Graph Algorithms for Data Science: With Examples in Neo4j
Эта книга представляет собой практическое руководство по применению графовых алгоритмов в области Data Science. Автор последовательно проводит читателя от основ теории графов и моделирования данных до продвинутых методов машинного обучения на графах.
Первая часть книги посвящена введению в графы и сетевую науку, основам моделирования графовых структур и проектированию графовых моделей. Читатель научится идентифицировать отношения между точками данных, описывать графовые структуры и импортировать данные в графовые базы данных.
Вторая часть охватывает социальный сетевой анализ с использованием языка запросов Cypher. Рассматриваются методы исследовательского анализа графов, проектирования монопартитных сетей, вывода сетей совпадений на основе бипартитных графов и построения сетей ближайших соседей. Практические примеры реализованы в Neo4j.
Третья часть книги переходит к графовому машинному обучению. Автор подробно рассматривает embedding узлов и классификацию, предсказание связей, дополнение графов знаний и построение графов с использованием методов обработки естественного языка. Каждая тема подкреплена практическими примерами и кейсами.
