Tìm hiểu cách thuật toán đồ thị có thể giúp bạn tận dụng các mối quan hệ trong dữ liệu của mình để phát triển các giải pháp thông minh và nâng cao mô hình học máy của bạn. Với hướng dẫn thực tế này, các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu sẽ khám phá cách phân tích biểu đồ mang lại giá trị, cho dù chúng được sử dụng để xây dựng mô hình mạng động hay dự báo hành vi trong thế giới thực. Mark Needham và Amy Hodler từ Neo4j giải thích cách các thuật toán đồ thị mô tả các cấu trúc phức tạp và tiết lộ các mẫu khó tìm - từ việc tìm ra các lỗ hổng và nút thắt cổ chai cho đến phát hiện các cộng đồng và cải thiện các dự đoán của máy học. Bạn sẽ xem qua các ví dụ thực hành chỉ cho bạn cách sử dụng thuật toán biểu đồ trong Apache Spark và Neo4j, hai trong số những lựa chọn phổ biến nhất để phân tích biểu đồ. Tìm hiểu cách phân tích biểu đồ tiết lộ nhiều yếu tố dự đoán hơn trong dữ liệu ngày nay; Hiểu cách hoạt động của các thuật toán đồ thị phổ biến và cách chúng được áp dụng; Sử dụng mã mẫu và mẹo từ hơn 20 ví dụ về thuật toán biểu đồ Tìm hiểu nên sử dụng thuật toán nào cho các loại câu hỏi khác nhau; Khám phá các ví dụ về mã hoạt động và tập dữ liệu mẫu cho Spark và Neo4j; Tạo quy trình làm việc ML để dự đoán liên kết bằng cách kết hợp Neo4j và Spark

Abstract:

Learn how graph algorithms can help you leverage relationships within your data to develop intelligent solutions and enhance your machine learning models. With this practical guide, developers and data scientists will discover how graph analytics deliver value, whether they're used for building dynamic network models or forecasting real-world behavior. Mark Needham and Amy Hodler from Neo4j explain how graph algorithms describe complex structures and reveal difficult-to-find patterns - from finding vulnerabilities and bottlenecks to detecting communities and improving machine learning predictions. You'll walk through hands-on examples that show you how to use graph algorithms in Apache Spark and Neo4j, two of the most common choices for graph analytics. Learn how graph analytics reveal more predictive elements in today's data; Understand how popular graph algorithms work and how they're applied; Use sample code and tips from more than 20 graph algorithm examples Learn which algorithms to use for different types of questions; Explore examples with working code and sample datasets for Spark and Neo4j; Create an ML workflow for link prediction by combining Neo4j and Spark

Ngôn ngữ:	En
Tác giả:	Mark Needham, Amy Hodler
Thông tin nhan đề:	Graph Algorithms
Nhà xuất bản:	O'Reilly Media
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Nguồn gốc:	https://www.dbooks.org/graph-algorithms-1492057819/
Mô tả vật lý:	257p.
Năm xuất bản:	2019