The Practitioner's Guide to Graph Data: Applying Graph Thinking and Graph Technologies to Solve Complex Problems

"O'Reilly Media, Inc.", 20 มี.ค. 2020 - 420 หน้า

Graph data closes the gap between the way humans and computers view the world. While computers rely on static rows and columns of data, people navigate and reason about life through relationships. This practical guide demonstrates how graph data brings these two approaches together. By working with concepts from graph theory, database schema, distributed systems, and data analysis, you’ll arrive at a unique intersection known as graph thinking.

Authors Denise Koessler Gosnell and Matthias Broecheler show data engineers, data scientists, and data analysts how to solve complex problems with graph databases. You’ll explore templates for building with graph technology, along with examples that demonstrate how teams think about graph data within an application.

Build an example application architecture with relational and graph technologies
Use graph technology to build a Customer 360 application, the most popular graph data pattern today
Dive into hierarchical data and troubleshoot a new paradigm that comes from working with graph data
Find paths in graph data and learn why your trust in different paths motivates and informs your preferences
Use collaborative filtering to design a Netflix-inspired recommendation system

ดูตัวอย่างหนังสือเล่มนี้ »

หน้าที่เลือก

หน้า

ดัชนี

เนื้อหา

เลขส่วนเนื้อหา 1

เลขส่วนเนื้อหา 2

เลขส่วนเนื้อหา 3

เลขส่วนเนื้อหา 4

เลขส่วนเนื้อหา 5

เลขส่วนเนื้อหา 6

เลขส่วนเนื้อหา 7

เลขส่วนเนื้อหา 8

เลขส่วนเนื้อหา 20

เลขส่วนเนื้อหา 21

เลขส่วนเนื้อหา 22

เลขส่วนเนื้อหา 23

เลขส่วนเนื้อหา 24

เลขส่วนเนื้อหา 25

เลขส่วนเนื้อหา 26

เลขส่วนเนื้อหา 27

เลขส่วนเนื้อหา 9

เลขส่วนเนื้อหา 10

เลขส่วนเนื้อหา 11

เลขส่วนเนื้อหา 12

เลขส่วนเนื้อหา 13

เลขส่วนเนื้อหา 14

เลขส่วนเนื้อหา 15

เลขส่วนเนื้อหา 16

เลขส่วนเนื้อหา 17

เลขส่วนเนื้อหา 18

เลขส่วนเนื้อหา 19

เลขส่วนเนื้อหา 28

เลขส่วนเนื้อหา 29

เลขส่วนเนื้อหา 30

เลขส่วนเนื้อหา 31

เลขส่วนเนื้อหา 32

เลขส่วนเนื้อหา 33

เลขส่วนเนื้อหา 34

เลขส่วนเนื้อหา 35

เลขส่วนเนื้อหา 36

เลขส่วนเนื้อหา 37

ลิขสิทธิ์

ฉบับอื่นๆ - ดูทั้งหมด

The Practitioner's Guide to Graph Data: Applying Graph Thinking and Graph ...
Denise Gosnell,Matthias Broecheler
ชมบางส่วนของหนังสือ - 2020

The Practitioner's Guide to Graph Data
Denise Gosnell,Matthias Broecheler
ไม่มีตัวอย่าง - 2020

คำและวลีที่พบบ่อย

Aaliyah acct_14 Apache Cassandra Bitcoin branching factor breadth-first search C360 application collaborative filtering complex problems concepts connected create credit card customer_id data with DataStax DataStax Bulk Loader DataStax Graph distributed graph eager evaluation Edge Energy edge labels edge weights entity resolution explore Georgetown Graph Data Modeling graph database graph model graph queries graph schema graph technology graph theory graph thinking graph traversals Gremlin query hierarchical data hierarchies ifNotExists implementation item-based collaborative filtering Let’s LinkedIn loading loans materialized views Michael movie data movie recommendations MovieLens MovieLens dataset Net Promoter Scores objects optimization partition key path problem Path Queries primary key production schema public_key query language Relational Versus Graph relationships sack score second neighborhood send timestep Sensor shortest path shortest path problem shortest weighted path shows supernodes timestamp tower transactions tree trust valid paths vertex label vertices walk

เกี่ยวกับผู้แต่ง (2020)

Dr. Denise Gosnell’s passion for examining, applying, and evangelizing the applications of graph data was ignited during her apprenticeship under Dr. Teresa Haynes and Dr. Debra Knisley during her first NSF Fellowship. This group’s work was one of the earliest applications of neural networks and graph theoretic structure in predictive computational biology. Since then, Dr. Gosnell has built, published, patented, and spoke on dozens of topics related to graph theory, graph algorithms, graph databases, and applications of graph data across all industry verticals.Currently, Dr. Gosnell is with DataStax where she aspires to build upon her experiences as a data scientist and graph architect. Prior to her role with DataStax, she built software solutions for and spoke at over a dozen conferences on permissioned blockchains, machine learning applications of graph analytics, and data science within the healthcare industry.

Dr. Matthias Broecheler is a technologist and entrepreneur with substantial research anddevelopment experience who is focused on disruptive software technologies and understanding complex systems. Dr. Broecheler’s is known as an industry expert in graph databases, relational machine learning, and big data analysis in general. He is a practitioner of lean methodologies and experimentation to drive continuous improvement. Dr. Broecheler is the inventor of the Titan graph database and a founder of Aurelius.

บรรณานุกรม

ชื่อหนังสือ	The Practitioner's Guide to Graph Data: Applying Graph Thinking and Graph Technologies to Solve Complex Problems
ผู้เขียน	Denise Gosnell, Matthias Broecheler
ผู้จัดพิมพ์	"O'Reilly Media, Inc.", 2020
ISBN	1492044024, 9781492044024
ความยาว	420 หน้า

ส่งออกการอ้างอิง	BiBTeX EndNote RefMan

เกี่ยวกับ Google Books - นโยบายความเป็นส่วนตัว - ข้อกำหนดในการให้บริการ - ข้อมูลสำหรับผู้จัดพิมพ์ - รายงานปัญหา - ความช่วยเหลือ - หน้าแรกของ Google