圖數據實戰：用圖思維與圖技術解決複雜問題 The Practitioner's Guide to Graph Data: Applying Graph Thinking and Graph Technologies to Solve Complex Problems

前言1
第1章 圖思維9
1.1 為什麼是現在將圖引入資料庫技術9
1.2 什麼是圖思維15
1.3 制定技術決策解決複雜問題17
1.4 開啟你的圖思維旅程24
第2章 從關係思維進化到圖思維25
2.1 本章預覽：將關係概念轉換為圖術語25
2.2 關係與圖：差異在哪裡26
2.3 關係型資料建模28
2.4 圖中資料中的概念30
2.5 圖結構語言35
2.6 確定是關係型還是圖43
2.7 總結45
第3章 入門：簡單的C360視圖47
3.1 本章預覽：關係型技術與圖技術48
3.2 圖資料的基本用例：C36048
3.3 在關係型系統中實施C360應用程式50
3.4 在圖系統中實現C360應用程式59
3.5 關係型與圖：如何選擇72
3.6 總結74
第4章 在開發環境中探索鄰接點77
4.1 本章預覽：建構一個更現實的C36077
4.2 圖資料建模10178
4.3 在開發環境中探索鄰接點的實作細節89
4.4 Gremlin基礎導航91
4.5 高級Gremlin：構造查詢結果99
4.6 從開發到生產107
第5章 在生產環境中探索鄰接點109
5.1 本章預覽：學習Apache Cassandra的分散式圖資料110
5.2 使用Apache Cassandra處理圖資料111
5.3 圖資料建模201125
5.4 生產環境的實作細節129
5.5 更複雜的分散式圖問題137
第6章 在開發環境中使用樹139
6.1 本章預覽：導航樹、分層資料與循環139
6.2 分層和嵌套資料139
6.3 在紛繁的術語中找出出路142
6.4 透過感測器資料學習層次結構145
6.5 開發環境中從葉子節點到根節點的查詢155
6.6 開發環境中從根節點到葉節點的查詢164
6.7 回到過去169
第7章 在生產環境中使用樹171
7.1 本章預覽：分支係數、深度與邊上的時間屬性171
7.2 感測器資料中的時間172
7.3 範例中的分支係數179
7.4 感測器資料的生產結構181
7.5 生產環境中從葉子節點到根節點的查詢183
7.6 生產環境中從根節點到葉節點的查詢190
7.7 在通訊塔故障的場景中應用查詢195
7.8 以小見大199
第8章 開發環境中的路徑查找201
8.1 本章預覽：量化網路中的信任201
8.2 關於信任的三個例子202
8.3 路徑的基本概念205
8.4 信任網路中的路徑查找209
8.5 用比特幣信任網路理解遍歷214
8.6 最短路徑查詢219
第9章 生產環境中的路徑查找233
9.1 本章預覽：權重、距離與剪枝233
9.2 加權路徑與搜尋演算法234
9.3 最短路徑問題的邊權重歸一化238
9.4 最短加權路徑查詢247
9.5 生產環境中的加權路徑與信任257
第10章 開發環境中的推薦259
10.1 本章預覽：電影推薦的協同過濾259
10.2 推薦系統範例260
10.3 協同過濾導論262
10.4 電影資料：結構、載入與查詢269
10.5 Gremlin中基於條目的協同過濾282
第11章 圖中的簡單實體解析291
11.1 本章預覽:合併多個資料集到一個圖291
11.2 定義一個不同的複雜問題：實體解析292
11.3 分析兩個電影資料集294
11.4 匹配和合併電影數據304
11.5 解決假陽性307
第12章 生產環境中的推薦313
12.1 本章預覽：快捷邊、預計算與進階修剪技術313
12.2 即時推薦的快捷邊314
12.3 計算我們的電影資料的快速邊319
12.4 電影推薦的生產結構與資料載入325
12.5 附快捷邊的推薦查詢328
第13章 結語337
13.1 何去何從338
13.2 保持聯繫341