Graph Data Science with Neo4j

Книга посвящена применению графовых методов в науке о данных с использованием Neo4j 5 и библиотеки Graph Data Science (GDS) 2.0. Автор, сертифицированный специалист Neo4j, шаг за шагом проводит читателя от основ графовых баз данных до продвинутых алгоритмов машинного обучения на графах.

В первой части рассматриваются установка и настройка Neo4j, работа с Python-драйвером, загрузка и моделирование данных. Затем подробно разбираются алгоритмы центральности, обнаружения сообществ, поиска путей и сходства, а также методы их визуализации.

Особое внимание уделяется практическим примерам: от анализа социальных сетей до рекомендательных систем и выявления мошеннических схем. Каждая глава содержит готовые фрагменты кода на Python и Cypher, которые можно сразу применить в реальных проектах.

Книга будет полезна специалистам по данным, инженерам машинного обучения и разработчикам, желающим освоить графовый анализ для решения бизнес-задач. Для чтения требуется базовое знание Python и SQL.