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本書(shū)的目標(biāo)是向你介紹圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、圖分析和圖機(jī)器學(xué)習(xí)的概念、技術(shù)和工具。每章的開(kāi)頭都列出了目標(biāo)，大致分為三個(gè)方面：學(xué)習(xí)圖分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念；用圖分析解決特定問(wèn)題；了解如何使用GSQL查詢(xún)語(yǔ)言和TigerGraph圖平臺(tái)。首先介紹圖數(shù)據(jù)的基本概念，然后通過(guò)連接、分析、學(xué)習(xí)三大部分深入講解一些圖算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

隨著圖形數(shù)據(jù)庫(kù)的迅速崛起，企業(yè)正在實(shí)施高級(jí)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，以幫助推動(dòng)業(yè)務(wù)成果。本實(shí)用指南向數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師、架構(gòu)師和業(yè)務(wù)分析師展示了如何使用領(lǐng)先的圖形數(shù)據(jù)庫(kù)模型TigerGraph開(kāi)始使用圖形數(shù)據(jù)庫(kù)。
你將探索從互聯(lián)數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值的三階段方法：連接、分析和學(xué)習(xí)。三位作者介紹了涵蓋多種當(dāng)代業(yè)務(wù)需求的真實(shí)使用案例。通過(guò)使用TigerGraph Cloud進(jìn)行實(shí)踐練習(xí)，你將很快熟練掌握為企業(yè)設(shè)計(jì)和管理高級(jí)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的方法。

前言

目標(biāo)
本書(shū)的目標(biāo)是向你介紹圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、圖分析和圖機(jī)器學(xué)習(xí)的概念、技術(shù)和工具。當(dāng)你讀 完這本書(shū)時(shí)，我們希望你能理解如何使用圖分析來(lái)解決一系列現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題。我們希 望你能夠回答以下問(wèn)題：圖是否適合任務(wù)？應(yīng)該使用哪些工具和技術(shù)？數(shù)據(jù)中有哪些有 意義的關(guān)系，應(yīng)該如何根據(jù)關(guān)系分析來(lái)制定任務(wù)？
根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)許多人能夠快速掌握?qǐng)D的一般概念和結(jié)構(gòu)，但要思考圖，要培 養(yǎng)如何最佳地將數(shù)據(jù)建模為圖的直覺(jué)，然后將分析型任務(wù)制定為圖查詢(xún)，則需要更多 的努力和經(jīng)驗(yàn)。幾乎每章的開(kāi)頭都列出了對(duì)應(yīng)的目標(biāo)，它們大致分為三個(gè)方面：學(xué)習(xí) 圖分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念；用圖分析解決特定問(wèn)題；了解如何使用 GSQL 查詢(xún)語(yǔ)言和 TigerGraph 圖平臺(tái)。
目標(biāo)讀者和前提條件
本書(shū)的目標(biāo)讀者是對(duì)數(shù)據(jù)分析感興趣并想學(xué)習(xí)圖分析的人。你不必是一位嚴(yán)肅的程序員 或數(shù)據(jù)科學(xué)家，但了解一些數(shù)據(jù)庫(kù)和編程的概念肯定有助于你理解本書(shū)內(nèi)容。當(dāng)我們深 入講解一些圖算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)時(shí)，我們會(huì)給出一些涉及集合、求和與極限的數(shù)學(xué)方 程式。這些方程式只是本書(shū)文字和圖像的補(bǔ)充。
在本書(shū)的案例部分，我們將在 TigerGraph Cloud 平臺(tái)上運(yùn)行預(yù)先編寫(xiě)好的 GSQL 代碼。 你只需要一臺(tái)可以訪問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算機(jī)即可。如果你熟悉 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)語(yǔ)言和任意主 流編程語(yǔ)言，那么你將能夠理解大部分的 GSQL 代碼。如果你不熟悉它們，也可以簡(jiǎn)單　地按照說(shuō)明并跟隨書(shū)中的注釋來(lái)運(yùn)行預(yù)先編寫(xiě)的案例示例。

閱讀方法和路線
我們旨在以實(shí)際的數(shù)據(jù)分析需求（而不是理論原理）為導(dǎo)向來(lái)呈現(xiàn)內(nèi)容。我們會(huì)嘗試使 用最簡(jiǎn)單的術(shù)語(yǔ)來(lái)解釋事情，并盡量使用日常概念而不是難懂的技術(shù)術(shù)語(yǔ)。
本書(shū)通過(guò)完整的示例來(lái)介紹 GSQL 語(yǔ)言。在本書(shū)開(kāi)頭，我們逐行描述了每行示例代碼的 目的和功能。我們還對(duì)特別重要的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)、語(yǔ)法和語(yǔ)義進(jìn)行了強(qiáng)調(diào)。若要獲得更全面 的 GSQL 教程，可以參閱本書(shū)之外的其他資源。

Victor Lee是TigerGraph機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能副總裁。他的博士論文是關(guān)于基于圖的相似性和排序的。Lee博士與他人合作撰寫(xiě)了關(guān)于決策樹(shù)和密集子圖發(fā)現(xiàn)的書(shū)籍章節(jié)。 教學(xué)和培訓(xùn)也是他職業(yè)生涯的核心工作，從開(kāi)發(fā)芯片設(shè)計(jì)培訓(xùn)材料到撰寫(xiě)TigerGraph的第1版技術(shù)文檔，從擔(dān)任12年課堂講師到主持大量網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)和現(xiàn)場(chǎng)研討會(huì)，他都參與其中。
Phuc Kien Nguyen是荷蘭銀行反洗錢(qián)和恐怖主義融資領(lǐng)域的數(shù)據(jù)科學(xué)家。他擁有代爾夫特理工大學(xué)的信息架構(gòu)碩士學(xué)位。
Alexander Thomas是前TigerGraph技術(shù)作家，擁有語(yǔ)言學(xué)和教育背景。

黃凱，碩士研究生，畢業(yè)于北京理工大學(xué)，現(xiàn)任北京速通科技有限公司軟件研發(fā)中心總工程師，主要從事于高可用、高性能、高并發(fā)的后臺(tái)服務(wù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，對(duì)微服務(wù)架構(gòu)、容器技術(shù)有一定的研究，對(duì)底層應(yīng)用開(kāi)發(fā)具有較深的了解，主導(dǎo)研發(fā)了多個(gè)ETC相關(guān)系統(tǒng)。

目錄
前言1
第1章 連接就是一切7
1.1 連接改變一切8
1.1.1 什么是圖8
1.1.2 圖的重要性9
1.1.3 邊連接優(yōu)于表連接10
1.2 圖分析和機(jī)器學(xué)習(xí)13
1.3 本章小結(jié)14
第一部分 連接
第2章 連接并探索數(shù)據(jù)19
2.1 圖的結(jié)構(gòu)20
2.1.1 圖的術(shù)語(yǔ)20
2.1.2 圖的模式24
2.2 圖的遍歷26
2.2.1 跳數(shù)和距離26
2.2.2 廣度和深度27
2.3 圖的建模27
2.3.1 圖模式選項(xiàng)和權(quán)衡27
2.3.2 表格轉(zhuǎn)換為圖31
2.3.3 模型演進(jìn)33
2.4 圖的能力33
2.4.1 連接點(diǎn)34
2.4.2 360度視圖34
2.4.3 深入洞察35
2.4.4 尋找并發(fā)現(xiàn)模式37
2.4.5 匹配和合并38
2.4.6 加權(quán)和預(yù)測(cè)39
2.5 本章小結(jié)40
第3章 更好地了解客戶(hù)和業(yè)務(wù)：360圖42
3.1 案例1：跟蹤和分析客戶(hù)旅程42
3.2 解決方案：Customer 360 旅程圖43
3.3 實(shí)現(xiàn)C360 旅程圖：一個(gè)GraphStudio教程45
3.3.1 創(chuàng)建TigerGraph Cloud賬戶(hù)45
3.3.2 獲取并安裝Customer 360入門(mén)套件46
3.3.3 GraphStudio概述48
3.3.4 設(shè)計(jì)圖模式48
3.3.5 加載數(shù)據(jù)50
3.3.6 查詢(xún)和分析50
3.4 案例2：藥物不良反應(yīng)分析60
3.5 解決方案：藥物相互作用360圖60
3.6 實(shí)現(xiàn)61
3.6.1 圖模式61
3.6.2 查詢(xún)和分析62
3.7 本章小結(jié)69
第4章 研究創(chuàng)業(yè)投資70
4.1 目標(biāo)：找到有前途的創(chuàng)業(yè)公司70
4.2 解決方案：創(chuàng)業(yè)投資圖71
4.3 實(shí)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)投資圖以及查詢(xún)72
4.3.1 Crunchbase入門(mén)套件72
4.3.2 圖模式72
4.3.3 查詢(xún)和分析74
4.4 本章小結(jié)88
第5章 檢測(cè)欺詐和洗錢(qián)模式90
5.1 目標(biāo)：檢測(cè)金融犯罪90
5.2 解決方案：將金融犯罪建模為網(wǎng)絡(luò)模式91
5.3 實(shí)施金融犯罪模式搜索92
5.3.1 欺詐和洗錢(qián)檢測(cè)入門(mén)套件92
5.3.2 圖模式92
5.3.3 查詢(xún)和分析93
5.4 本章小結(jié)102
第二部分 分析
第6章 深入洞察：分析連接的重要性105
6.1 了解圖分析105
6.1.1 分析要求106
6.1.2 圖遍歷方法106
6.1.3 并行處理107
6.1.4 聚合107
6.2 使用圖算法進(jìn)行分析109
6.2.1 將圖算法作為工具109
6.2.2 圖算法分類(lèi)110
6.3 本章小結(jié)127
第7章 更好的推薦和建議128
7.1 案例1：改善醫(yī)療轉(zhuǎn)診128
7.2 解決方案：構(gòu)建和分析轉(zhuǎn)診圖129
7.3 實(shí)現(xiàn)醫(yī)療專(zhuān)家轉(zhuǎn)診網(wǎng)絡(luò)129
7.3.1 醫(yī)療轉(zhuǎn)診網(wǎng)絡(luò)入門(mén)套件129
7.3.2 圖模式130
7.3.3 查詢(xún)和分析131
7.4 案例2：個(gè)性化推薦139
7.5 解決方案：使用圖進(jìn)行基于多關(guān)系的推薦140
7.6 實(shí)現(xiàn)多關(guān)系推薦引擎140
7.6.1 推薦引擎2.0入門(mén)套件140
7.6.2 圖模式140
7.6.3 查詢(xún)和分析142
7.7 本章小結(jié)150
第8章 加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全151
8.1 網(wǎng)絡(luò)攻擊的代價(jià)151
8.2 挑戰(zhàn)152
8.3 解決方案152
8.4 實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全圖153
8.4.1 網(wǎng)絡(luò)安全威脅檢測(cè)入門(mén)套件153
8.4.2 圖模式153
8.4.3 查詢(xún)和分析154
8.5 本章小結(jié)163
第9章 航空公司航線分析164
9.1 目標(biāo)：分析航空公司航線164
9.2 解決方案：航線網(wǎng)絡(luò)的圖算法165
9.3 實(shí)現(xiàn)機(jī)場(chǎng)和航線分析器165
9.3.1 圖算法入門(mén)套件165
9.3.2 圖模式和數(shù)據(jù)集165
9.3.3 安裝GDS庫(kù)中的算法166
9.3.4 查詢(xún)和分析167
9.4 本章小結(jié)178
第三部分 學(xué)習(xí)
第10章 圖驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法181
10.1 基于圖算法的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)182
10.1.1 通過(guò)相似性和社區(qū)結(jié)構(gòu)來(lái)學(xué)習(xí)182
10.1.2 尋找頻繁模式183
10.2 提取圖特征184
10.2.1 領(lǐng)域無(wú)關(guān)特征185
10.2.2 領(lǐng)域相關(guān)特征188
10.2.3 圖嵌入：一個(gè)全新的世界191
10.3 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)199
10.3.1 圖卷積網(wǎng)絡(luò)199
10.3.2 GraphSAGE203
10.4 圖機(jī)器學(xué)習(xí)方法的比較205
10.4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的用例205
10.4.2 模式發(fā)現(xiàn)與特征提取方法206
10.4.3 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：總結(jié)與應(yīng)用207
10.5 本章小結(jié)207
第11章 重新審視實(shí)體解析208
11.1 問(wèn)題描述：識(shí)別現(xiàn)實(shí)世界的用戶(hù)及其品味208
11.2 解決方案：基于圖的實(shí)體解析209
11.2.1 確實(shí)哪些實(shí)體是相同的209
11.2.2 實(shí)體解析210
11.3 實(shí)現(xiàn)基于圖的實(shí)體解析211
11.3.1 數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)實(shí)體解析入門(mén)套件211
11.3.2 圖模式211
11.3.3 查詢(xún)和分析212
11.3.4 方法1：Jaccard 相似度213
11.3.5 合并219
11.3.6 方法2：評(píng)分精確和近似匹配222
11.4 本章小結(jié)229
第12章 改進(jìn)欺詐檢測(cè)230
12.1 目標(biāo)：改進(jìn)欺詐檢測(cè)230
12.2 解決方案：使用關(guān)系創(chuàng)建更智能的模型231
12.3 使用TigerGraph ML Workbench232
12.3.1 設(shè)置ML Workbench232
12.3.2 使用ML Workbench 和 Jupyter Notes233
12.3.3 圖模式和數(shù)據(jù)集234
12.3.4 圖特征工程236
12.3.5 用圖特征訓(xùn)練傳統(tǒng)模型237
12.3.6 使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)239
12.4 本章小結(jié)242
12.5 與你聯(lián)系242