随着图形数据库的迅速崛起，企业正在实施高级分析和机器学习解决方案，以帮助推动业务成果。本实用指南向数据科学家、数据工程师、架构师和业务分析师展示了如何使用领先的图形数据库模型TigerGraph始使用图形数据库。 你将探索从互联数据中获取价值的三阶段方法：连、分析和学习。三位作者介绍了涵盖多种当代业务需求的真实使用案例。通过使用TigerGraph Cloud行实践练习，你将很快熟练掌握为企业设计和管理高级分析和机器学习解决方案的方法。
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O' Reilly Media, Inc.介绍
前言
第1章 连接就是一切
1.1 连接改变一切
1.1.1 什么是图
1.1.2 图的重要性
1.1.3 边连接优于表连接
1.2 图分析和机器学习
1.3 本章小结
第一部分 连接
第2章 连接并探索数据
2.1 图的结构
2.2 图的遍历
2.3 图的建模
2.4 图的能力
2.5 本章小结
第3章 更好地了解客户和业务：360图
3.1 案例1：跟踪和分析客户旅程
3.2 解决方案：Customer 360+旅程图
3.3 实现C360+旅程图：一个GraphStudio教程
3.4 案例2：药物不良反应分析
3.5 解决方案：药物相互作用360图
3.6 实现
3.7 本章小结
第4章 研究创业投资
4.1 目标：找到有前途的创业公司
4.2 解决方案：创业投资图
4.3 实现创业投资图以及查询
4.4 本章小结
第5章 检测欺诈和洗钱模式
5.1 目标：检测金融犯罪
5.2 解决方案：将金融犯罪建模为网络模式
5.3 实施金融犯罪模式搜索
5.4 本章小结
第二部分 分析
第6章 深入洞察：分析连接的重要性
6.1 了解图分析
6.2 使用图算法进行分析
6.3 本章小结
第7章 更好的推荐和建议
7.1 案例1：改善医疗转诊
7.2 解决方案：构建和分析转诊图
7.3 实现医疗专家转诊网络
7.4 案例2：个性化推荐
7.5 解决方案：使用图进行基于多关系的推荐
7.6 实现多关系推荐引擎
7.7 本章小结
第8章 加强网络安全
8.1 网络攻击的代价
8.2 挑战
8.3 解决方案
8.4 实现网络安全图
8.5 本章小结
第9章 航空公司航线分析
9.1 目标：分析航空公司航线
9.2 解决方案：航线网络的图算法
9.3 实现机场和航线分析器
9.4 本章小结
第三部分 学习
第10章 图驱动的机器学习算法
10.1 基于图算法的无监督学习
10.2 提取图特征
10.3 图神经网络
10.4 图机器学习方法的比较
10.5 本章小结
第11章 重新审视实体解析
11.1 问题描述：识别现实世界的用户及其品味
11.2 解决方案：基于图的实体解析
11.3 实现基于图的实体解析
11.4 本章小结
第12章 改进欺诈检测
12.1 目标：改进欺诈检测
12.2 解决方案：使用关系创建更智能的模型
12.3 使用TigerGraph ML Workbench
12.4 本章小结
12.5 与你联系
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