Algoritmi grafici: Exemple practice în Apache Spark și Neo4j

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o introducere solidă în bazele de date grafice, în special Neo4j și Spark, cu aplicații practice și perspective utile asupra algoritmilor. Cu toate acestea, cartea suferă din cauza calității slabe a imprimării și îi lipsesc explicațiile detaliate ale algoritmilor, ceea ce poate frustra cititorii care caută cunoștințe aprofundate.

⬤ Explicații detaliate și concise
⬤ bun pentru începători și pentru cei care doresc să își ridice nivelul de cunoștințe în domeniul bazelor de date de grafice
⬤ valoros pentru înțelegerea aplicațiilor din lumea reală ale algoritmilor de grafice
⬤ resurse și referințe utile furnizate
⬤ stil de scriere clar.

⬤ Lipsa explicațiilor detaliate privind algoritmii
⬤ calitatea slabă a imprimării duce la figuri ilizibile
⬤ unele capitole sunt mai puțin clare și se adresează mai mult utilizatorilor experimentați
⬤ dependența de prescurtări URL în loc de referințe bibliografice adecvate
⬤ unii cititori au considerat frustrant faptul că cartea nu a aprofundat aplicații mai complexe.

(pe baza a 14 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Graph Algorithms: Practical Examples in Apache Spark and Neo4j

Conținutul cărții:

Aflați cum algoritmii grafici vă pot ajuta să valorificați relațiile din datele dvs. pentru a dezvolta soluții inteligente și pentru a vă îmbunătăți modelele de învățare automată. Cu ajutorul acestui ghid practic, dezvoltatorii și oamenii de știință din domeniul datelor vor descoperi modul în care analizele grafice aduc valoare, indiferent dacă sunt utilizate pentru a construi modele de rețea dinamice sau pentru a prognoza comportamentul în lumea reală.

Mark Needham și Amy Hodler de la Neo4j explică modul în care algoritmii grafici descriu structuri complexe și dezvăluie modele greu de găsit - de la găsirea vulnerabilităților și a blocajelor până la detectarea comunităților și îmbunătățirea predicțiilor de învățare automată. Veți parcurge exemple practice care vă vor arăta cum să utilizați algoritmii grafurilor în Apache Spark și Neo4j, două dintre cele mai comune opțiuni pentru analiza grafurilor.

⬤ Învățați cum analizele grafice dezvăluie mai multe elemente predictive în datele de astăzi.

⬤ Înțelegeți cum funcționează algoritmii grafici populari și cum sunt ei aplicați.

⬤ Utilizați exemple de cod și sfaturi din mai mult de 20 de exemple de algoritmi grafici.

⬤ Învățați ce algoritmi să utilizați pentru diferite tipuri de întrebări.

⬤ Explorați exemple cu cod de lucru și seturi de date de probă pentru Spark și Neo4j.

⬤ Creați un flux de lucru ML pentru predicția legăturilor prin combinarea Neo4j și Spark.