Managing and Mining Graph Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Charu C. Aggarwal

出品人:

页数:600

译者:

出版时间:2010-2-19

价格:USD 229.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781441960443

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 算法
• management
• 计算机科学
• 实体书
• 图数据
• 图挖掘
• 数据管理
• 图数据库
• 数据分析
• 机器学习
• 网络科学
• 数据挖掘
• 算法
• 知识图谱

《探索信息联结的奥秘：图数据管理与挖掘的智慧》 信息时代，数据以惊人的速度爆炸式增长，而数据之间的复杂关联，如同错综复杂的神经网络，蕴含着巨大的价值。本书，《探索信息联结的奥秘：图数据管理与挖掘的智慧》，将带领您深入理解并驾驭这种由节点和边构成的强大数据结构——图。我们不仅仅关注单个数据点的孤立存在，更致力于揭示它们之间千丝万缕的联系，从而 unlock 隐藏在数据网络中的深层洞察。 本书的核心在于，它提供了一个全面的视角，涵盖了从图数据的有效存储、高效查询，到从中提取有价值知识的完整流程。无论您是面临海量关联数据的技术开发者，还是希望从用户行为、社交网络、知识图谱等领域发掘商业价值的分析师，抑或是对数据科学前沿领域充满好奇的研究者，都能在这本书中找到适合您需求的深度内容。 第一篇：基石——图数据管理 在深入挖掘之前，稳固的管理基础至关重要。本篇将详尽阐述图数据的核心概念，包括节点（Vertices）、边（Edges）、属性（Properties）、标签（Labels）等基本构成要素，并介绍如何构建和理解不同类型的图模型，如属性图（Property Graphs）和RDF图（Resource Description Framework）。 我们还将深入探讨图数据库的原理与实践。您将学习到各种图数据库的架构设计，包括其存储模型（如邻接列表、邻接矩阵的变体）如何影响性能。本书会详细介绍如何设计高效的图模式，以支持复杂的查询需求，并指导您如何进行图数据的导入、导出以及日常维护。 查询是与图数据交互的关键。本篇将详细介绍图查询语言（Graph Query Languages），例如Cypher（Neo4j的查询语言）和Gremlin（Apache TinkerPop的图遍历语言）等。您将学会如何编写精确、优雅的查询语句，以检索特定的图模式、遍历节点和边、以及执行复杂的图分析操作。从简单的单路径查找，到复杂的模式匹配，本书将一步步引导您掌握图查询的艺术。 第二篇：洞察——图数据挖掘 掌握了图数据的管理之道，我们便能开始发掘其内在的宝藏。本篇将聚焦于图数据挖掘中的核心算法与技术。 首先，我们将探索图的中心性度量（Centrality Measures）。理解节点的“重要性”或“影响力”是许多应用的基础。您将学习到各种中心性指标，如度中心性（Degree Centrality）、介数中心性（Betweenness Centrality）、接近中心性（Closeness Centrality）和特征向量中心性（Eigenvector Centrality）等，并理解它们在不同场景下的应用，例如识别社交网络中的意见领袖、发现互联网上的关键节点等。 接着，我们将深入社区发现（Community Detection）。在复杂的网络中，找出内部联系紧密、外部联系稀疏的“社区”或“簇”是理解网络结构的关键。本书将介绍经典的社群发现算法，如Louvain算法、Label Propagation算法等，并探讨如何利用这些算法来发现社交网络中的群体、理解生物分子相互作用网络的功能模块，或识别知识图谱中的相关概念簇。 链接预测（Link Prediction）是另一项极具价值的图挖掘任务，它旨在预测未来可能出现的链接。本书将介绍基于相似度的方法（如Jaccard相似度、Adamic-Adar指数）、基于路径的方法以及更复杂的基于机器学习模型的方法，来预测两个节点之间是否可能建立新的连接。这在推荐系统、社交网络扩展等方面有着广泛的应用。 此外，我们还将触及图嵌入（Graph Embeddings）。将图结构中的节点或整个图映射到低维向量空间，使得原本复杂的图结构能够被传统的机器学习算法所处理。本书将介绍经典的图嵌入方法，如Node2Vec、DeepWalk，以及更先进的基于深度学习的模型，从而开启利用机器学习解决复杂图问题的无限可能。 第三篇：应用——图数据在现实世界的实践 理论与技术最终要落地，服务于现实世界的问题。本篇将通过丰富的案例研究，展示图数据管理与挖掘在各个领域的实际应用。 我们将探讨社交网络分析，如何识别影响力人物、发现潜在的社群、预测好友关系的发展。 在推荐系统中，图数据如何帮助我们理解用户偏好和物品之间的关联，从而提供更精准的个性化推荐。 知识图谱（Knowledge Graphs）的应用将是重点之一。学习如何构建、管理和查询知识图谱，以及如何利用图挖掘技术从中提取知识，支撑智能问答、语义搜索等应用。 此外，我们还将涉及欺诈检测（识别异常的交易模式）、网络安全（分析攻击路径）、生物信息学（研究蛋白质相互作用网络）以及交通网络分析（优化路线规划）等领域的图数据应用。 学习目标与读者受益 通过阅读本书，您将： 构建扎实的图数据管理基础：理解图的本质，掌握图数据库的选型、设计与优化。 精通图查询语言：能够高效地从图数据中提取所需信息。 掌握核心的图挖掘算法：具备识别网络中心性、发现社群、预测链接等能力。 理解前沿的图嵌入技术：为解决更复杂的图问题打下基础。 洞察图数据在各行业的实际应用：能够将所学知识应用于解决现实世界的问题。 无论您是初学者还是有一定基础的从业者，《探索信息联结的奥秘：图数据管理与挖掘的智慧》都将是您在该领域不断进阶的宝贵指南。它不仅仅是一本书，更是您开启信息联结新视界的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆