图分析与图机器学习 原理、算法与实践

目录 前言1 第1章 连接就是一切7 1.1 连接改变一切8 1.1.1 什么是图8 1.1.2 图的重要性9 1.1.3 边连接优于表连接10 1.2 图分析和机器学习13 1.3 本章小结14 **部分 连接 第2章 连接并探索数据19 2.1 图的结构20 2.1.1 图的术语20 2.1.2 图的模式24 2.2 图的遍历26 2.2.1 跳数和距离26 2.2.2 广度和深度27 2.3 图的建模27 2.3.1 图模式选项和权衡27 2.3.2 表格转换为图31 2.3.3 模型演进33 2.4 图的能力33 2.4.1 连接点34 2.4.2 360度视图34 2.4.3 深入洞察35 2.4.4 寻找并发现模式37 2.4.5 匹配和合并38 2.4.6 加权和预测39 2.5 本章小结40 第3章 更好地了解客户和业务：360图42 3.1 案例1：跟踪和分析客户旅程42 3.2 解决方案：Customer 360+旅程图43 3.3 实现C360+旅程图：一个GraphStudio教程45 3.3.1 创建TigerGraph Cloud账户45 3.3.2 获取并安装Customer 360入门套件46 3.3.3 GraphStudio概述48 3.3.4 设计图模式48 3.3.5 加载数据50 3.3.6 查询和分析50 3.4 案例2：药物不良反应分析60 3.5 解决方案：药物相互作用360图60 3.6 实现61 3.6.1 图模式61 3.6.2 查询和分析62 3.7 本章小结69 第4章 研究创业投资70 4.1 目标：找到有前途的创业公司70 4.2 解决方案：创业投资图71 4.3 实现创业投资图以及查询72 4.3.1 Crunchbase