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创邻科技《图数据库:理论与实践》书籍
本书系统论述了图数据库的理论知识与行业应用实践。第1~8章理论篇,由浅入深地介绍了图数据库的概念和底层技术原理;第9~15章实践篇,介绍了图数据库的行业应用案例。
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galaxybase创邻科技
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发布时间:2024-04-25
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本书系统论述了图数据库的理论知识与行业应用实践。第1~8章理论篇,由浅入深地介绍了图数据库的概念和底层技术原理;第9~15章实践篇,介绍了图数据库的行业应用案例。
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  • 出版社: 电子工业出版社
  • 出版时间:2024-01-01


内容简介

本书系统论述了图数据库的理论知识与行业应用实践。本书分为理论篇和实践篇,共15章。其中,理论篇包括第1~8章,由浅入深地介绍了图数据库的概念和底层技术原理,涵盖主流图数据库的内核原理与架构设计、图查询语言、图算法 、图数据库客户端编程、图数据库服务端编程、图可视化、图数据库选型等内容;实践篇包括第9~15章,介绍了图数据库的行业应用案例,涵盖知识图谱、金融、泛政府、零售、制造业供应链管理、企业资产管理、生命科学等内容,通过这些案例,进一步启发读者深入思考和挖掘潜在的应用场景。针对行业案例,本书免费提供详尽的源代码,以便读者动手实践。

作者简介

张晨

创邻科技创始人兼CEO,中国计算机学会(CCF)信息系统专委会执委,北京理工大学校外博导,香港科技大学(广州)实践副教授、图数据实验室联席主任,正高级工程师,浙江大学竺可桢学院计算机科学与技术学士、加拿大滑铁卢大学计算机科学博士、麦吉尔大学博士后,图数据库、分布式系统及并行计算领域专家,近20年分布式并行系统研发经历。曾任美国运通大数据科学家、硅谷初创Splice Machine软件架构师、加拿大初创Graph Intelligence联合创始人。


吴菁

麦吉尔大学管理信息系统博士,荷兰莱顿大学ICT in Business硕士,浙江大学竺可桢学院计算机科学与技术学士。图分析领域专家,现任浙江创邻科技有限公司联合创始人兼COO,加拿大初创Graph Intelligence联合创始人兼执行董事,近10年图技术商业转化及解决方案咨询落地经验,曾获评创业邦2022最值得关注的女性创业者。


周研

本科毕业于浙江大学竺可桢学院混合班,博士毕业于浙江大学计算机学院,师从陈纯院士。曾为Apache开源项目贡献者,具有10余年大型软件项目的研发和管理经历。图数据库和分布式系统领域的专家,现浙江创邻科技有限公司联合创始人兼CTO,承担多个图计算领域省级、市级重大研发专项项目,是图数据库、知识图谱领域国内外多个标准化委员会成员,主导/参与制定多项行业标准。


目录

理 论 篇

第1 章 初识图数据库 / 3

1.1 图数据库的发展背景 / 3

1.1.1 什么是图 / 5

1.1.2 理解图的手段:图分析 / 7

1.2 图技术 / 10

1.2.1 图计算引擎 / 10

1.2.2 图数据库 / 11

1.2.3 图可视化 / 13

1.3 图数据库技术的优势 / 15

1.4 图数据库的分类 / 22

1.5 图数据库的应用场景 / 25

1.6 图数据库与知识图谱 / 32

1.7 图技术的发展趋势 / 32

1.8 本章小结 / 35


第2 章  主流图数据库的内核原理与架构设计 / 37

2.1  图数据库内核设计的关键目标 / 37

2.1.1 免索引邻接 / 38

2.1.2 图数据库内核的分类 / 38

2.2  实现免索引邻接的技术方案 / 40

2.2.1 使用数组结构存储 / 40

2.2.2 使用链表结构存储 / 41

2.2.3  使用LSM 树或其他键值形式存储 / 42

2.2.4 优化之路 / 44

2.3 Neo4j / 45

2.3.1 Neo4j 存储结构 / 45

2.3.2 Neo4j 事务 / 47

2.3.3 Neo4j 集群 / 48

2.4 JanusGraph / 50

2.4.1 JanusGraph 存储结构 / 50

2.4.2 JanusGraph 事务 / 53

2.4.3 JanusGraph 架构 / 53

2.5 Galaxybase / 54

2.5.1 Galaxybase 系统架构 / 55

2.5.2 Galaxybase 分布式图存储 / 56

2.5.3 Galaxybase 分布式图计算 / 58

2.5.4 Galaxybase 高性能图展示 / 61

2.6 本章小结 / 62


第3 章 图查询语言 / 63

3.1 图查询语言一览 / 63

3.2 Cypher / 65

3.2.1 Cypher 简介 / 65

3.2.2 Cypher 使用场景 / 66

3.2.3 Cypher 高级特性 / 75

3.3 本章小结 / 81


第4 章 图算法 / 82

4.1 图算法概述 / 82

4.2 寻路算法 / 83

4.2.1 数据准备 / 84

4.2.2 算法介绍 / 85

4.3 中心性算法 / 97

4.3.1 数据准备 / 97

4.3.2 算法介绍 / 98

4.4 社区检测算法 / 110

4.4.1 数据准备 / 111

4.4.2 算法介绍 / 112

4.5 相似度算法 / 122

4.5.1 数据准备 / 123

4.5.2 算法介绍 / 124

4.6 图模式匹配算法 / 132

4.6.1 环路匹配 / 133

4.6.2 路径匹配 / 134

4.6.3 复杂子图 / 136

4.7 图嵌入算法 / 138

4.8 图神经网络算法 / 144

4.9 分布式并行图计算 / 153

4.9.1 分布式图计算框架 / 153

4.9.2 分布式图计算面临的挑战 / 155

4.10 图算法的综合应用 / 157

4.10.1 标准图算法的应用 / 158

4.10.2 定制化图算法的应用 / 161

4.11 本章小结 / 163

参考文献 / 164


第5 章  图数据库客户端编程 / 166

5.1 概述 / 167

5.2 驱动模式 / 168

5.2.1 Java / 169

5.2.2 Python / 175

5.2.3 Go / 180

5.3 RESTful API / 185

5.3.1 登录 / 185

5.3.2 图列表查询 / 186

5.3.3 图模型操作 / 187

5.3.4 点操作 / 192

5.3.5 边操作 / 198

5.3.6 遍历操作 / 201

5.3.7 执行Cypher 语句 / 203

5.4 本章小结 / 204


第6 章  图数据库服务端编程 / 205

6.1 概述 / 205

6.2  Galaxybase PAR API

简介 / 207

6.3 PAR 的使用方法 / 208

6.4 PAR 的自定义函数 / 209

6.4.1 自定义非聚合函数 / 209

6.4.2 自定义聚合函数 / 210

6.5 PAR 的自定义过程 / 212

6.5.1 自定义本机过程示例 / 212

6.5.2 自定义集群过程示例 / 213

6.6 PAR 的自定义过程封装 / 215

6.6.1 PARKit / 215

6.6.2 Traversal API / 222

6.7 PAR 管理接口 / 226

6.7.1 查询 / 226

6.7.2 删除 / 227

6.8 本章小结 / 228


第7 章 图可视化 / 229

7.1  图可视化在不同领域的应用 / 229

7.2 通用图可视化工具 / 230

7.3 图可视化框架 / 236

7.4  基于图数据库的可视化平台 / 242

7.5  Galaxybase Studio 图可视化平台 / 243

7.5.1 创建图项目 / 243

7.5.2 图项目管理 / 250

7.5.3 数据源管理 / 252

7.5.4 图可视化分析 / 253

7.5.5 用户管理 / 273

7.5.6 图挖掘 / 274

7.6 本章小结 / 275


第8 章 图数据库选型 / 276

8.1 图数据库的应用场景 / 276

8.1.1  图分析需求:OLTP 还是OLAP / 276

8.1.2 图数据特点 / 278

8.2 图数据库的存储架构 / 280

8.3 图数据库的性能 / 280

8.3.1 导入性能 / 281

8.3.2 查询性能 / 282

8.3.3 图算法性能 / 283

8.3.4 正确性验证 / 285

8.4 图数据库的功能 / 286

8.4.1 基础图数据库功能 / 286

8.4.2 高阶图数据库功能 / 289

8.4.3 可视化分析与查询 / 290

8.5 图数据库选型基准测试 / 291

8.6  图数据库选型测试方案样例 / 296

8.6.1 测试说明 / 296

8.6.2 测试用例 / 297

8.7 本章小结 / 320


实 践 篇

第9 章 知识图谱 / 323

9.1 背景 / 323

9.2 影视知识图谱 / 324


第10 章 金融 / 333

10.1 信用卡申请反欺诈 / 333

10.2 小微信贷风控 / 339

10.3 反洗钱 / 346


第11 章 泛政府 / 353

11.1 社会治安 / 353

11.2 疫情防控 / 359

11.3 电力调度 / 362

11.4 武器设备管理 / 365


第12 章 零售 / 369

12.1 商品推荐 / 369

12.2 社交网络营销 / 376


第13 章  制造业供应链管理 / 382

13.1 供应链风险管理 / 382

13.2 物流管理 / 393


第14 章 企业资产管理 / 400

14.1 网络安全 / 400

14.2 权限管理 / 404

14.3  设备资产管理之智能运维 / 409


第15 章 生命科学 / 414

15.1 农业育种 / 414

15.2 新药研发 / 418



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