123,123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書系統(tǒng)論述了圖數(shù)據(jù)庫(kù)的理論知識(shí)與行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐。本書分為理論篇和實(shí)踐篇，共15章。其中，理論篇包括第1～8章，由淺入深地介紹了圖數(shù)據(jù)庫(kù)的概念和底層技術(shù)原理，涵蓋主流圖數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)核原理與架構(gòu)設(shè)計(jì)、圖查詢語(yǔ)言、圖算法、圖數(shù)據(jù)庫(kù)客戶端編程、圖數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)端編程、圖可視化、圖數(shù)據(jù)庫(kù)選型等內(nèi)容；實(shí)踐篇包括第9～15章，介紹了圖數(shù)據(jù)庫(kù)的行業(yè)應(yīng)用案例，涵蓋知識(shí)圖譜、金融、泛政府、零售、制造業(yè)供應(yīng)鏈管理、企業(yè)資產(chǎn)管理、生命科學(xué)等內(nèi)容，通過這些案例，進(jìn)一步啟發(fā)讀者深入思考和挖掘潛在的應(yīng)用場(chǎng)景。針對(duì)行業(yè)案例，本書免費(fèi)提供詳盡的源代碼，以便讀者動(dòng)手實(shí)踐。本書適合數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用開發(fā)人員、數(shù)據(jù)庫(kù)管理人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家以及負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)選型的技術(shù)專家閱讀，也適合高等院校數(shù)據(jù)庫(kù)專業(yè)的高年級(jí)本科生和研究生參考。

作者簡(jiǎn)介

　　張晨，創(chuàng)鄰科技創(chuàng)始人兼CEO，國(guó)家特聘專家，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）信息系統(tǒng)專委會(huì)執(zhí)委，北京理工大學(xué)校外博導(dǎo)，香港科技大學(xué)（廣州）實(shí)踐副教授、圖數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室聯(lián)席主任，正高級(jí)工程師，浙江大學(xué)竺可楨學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)士、加拿大滑鐵盧大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士、麥吉爾大學(xué)博士后，圖數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式系統(tǒng)及并行計(jì)算領(lǐng)域?qū)＜?，?0年分布式并行系統(tǒng)研發(fā)經(jīng)歷。曾任美國(guó)運(yùn)通大數(shù)據(jù)科學(xué)家、硅谷初創(chuàng)Splice Machine軟件架構(gòu)師、加拿大初創(chuàng)Graph Intelligence聯(lián)合創(chuàng)始人。吳菁，麥吉爾大學(xué)管理信息系統(tǒng)博士，荷蘭萊頓大學(xué)ICT in Business碩士，浙江大學(xué)竺可楨學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)士。圖分析領(lǐng)域?qū)＜?，現(xiàn)任浙江創(chuàng)鄰科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO，加拿大初創(chuàng)Graph Intelligence聯(lián)合創(chuàng)始人兼執(zhí)行董事，近10年圖技術(shù)商業(yè)轉(zhuǎn)化及解決方案咨詢落地經(jīng)驗(yàn)，曾獲評(píng)創(chuàng)業(yè)邦2022最值得關(guān)注的女性創(chuàng)業(yè)者。周研，本科畢業(yè)于浙江大學(xué)竺可楨學(xué)院混合班，博士畢業(yè)于浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，師從陳純?cè)菏?。曾為Apache開源項(xiàng)目貢獻(xiàn)者，具有10余年大型軟件項(xiàng)目的研發(fā)和管理經(jīng)歷。圖數(shù)據(jù)庫(kù)和分布式系統(tǒng)領(lǐng)域的專家，現(xiàn)浙江創(chuàng)鄰科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO，承擔(dān)多個(gè)圖計(jì)算領(lǐng)域省級(jí)、市級(jí)重大研發(fā)專項(xiàng)項(xiàng)目，是圖數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)圖譜領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化委員會(huì)成員，主導(dǎo)/參與制定多項(xiàng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

圖書目錄

目錄
理論篇
第1 章　初識(shí)圖數(shù)據(jù)庫(kù) / 3
1.1 圖數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展背景 / 3
1.1.1　什么是圖 / 5
1.1.2　理解圖的手段：圖分析 / 7
1.2　圖技術(shù) / 10
1.2.1　圖計(jì)算引擎 / 10
1.2.2　圖數(shù)據(jù)庫(kù) / 11
1.2.3　圖可視化 / 13
1.3　圖數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的優(yōu)勢(shì) / 15
1.4　圖數(shù)據(jù)庫(kù)的分類 / 22
1.5 圖數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景 / 25
1.6 圖數(shù)據(jù)庫(kù)與知識(shí)圖譜 / 32
1.7 圖技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì) / 32
1.8 本章小結(jié) / 35
第2 章　主流圖數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)核原理與架構(gòu)設(shè)計(jì) / 37
2.1　圖數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核設(shè)計(jì)的關(guān)鍵目標(biāo) / 37
2.1.1　免索引鄰接 / 38
2.1.2　圖數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核的分類 / 38
2.2　實(shí)現(xiàn)免索引鄰接的技術(shù)方案 / 40
2.2.1　使用數(shù)組結(jié)構(gòu)存儲(chǔ) / 40
2.2.2　使用鏈表結(jié)構(gòu)存儲(chǔ) / 41
2.2.3　使用LSM 樹或其他鍵值形式存儲(chǔ) / 42
2.2.4　優(yōu)化之路 / 44
2.3　Neo4j / 45
2.3.1　Neo4j 存儲(chǔ)結(jié)構(gòu) / 45
2.3.2　Neo4j 事務(wù) / 47
2.3.3　Neo4j 集群 / 48
2.4　JanusGraph / 50
2.4.1　JanusGraph 存儲(chǔ)結(jié)構(gòu) / 50
2.4.2　JanusGraph 事務(wù) / 53
2.4.3　JanusGraph 架構(gòu) / 53
2.5　Galaxybase / 54
2.5.1　Galaxybase 系統(tǒng)架構(gòu) / 55
2.5.2　Galaxybase 分布式圖存儲(chǔ) / 56
2.5.3　Galaxybase 分布式圖計(jì)算 / 58
2.5.4　Galaxybase 高性能圖展示 / 61
2.6　本章小結(jié) / 62
第3 章　圖查詢語(yǔ)言 / 63
3.1　圖查詢語(yǔ)言一覽 / 63
3.2　Cypher / 65
3.2.1　Cypher 簡(jiǎn)介 / 65
3.2.2　Cypher 使用場(chǎng)景 / 66
3.2.3　Cypher 高級(jí)特性 / 75
3.3　本章小結(jié) / 81
第4 章　圖算法 / 82
4.1　圖算法概述 / 82
4.2　尋路算法 / 83
4.2.1　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 / 84
4.2.2　算法介紹 / 85
4.3　中心性算法 / 97
4.3.1　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 / 97
4.3.2　算法介紹 / 98
4.4　社區(qū)檢測(cè)算法 / 110
4.4.1　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 / 111
4.4.2　算法介紹 / 112
4.5　相似度算法 / 122
4.5.1　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 / 123
4.5.2　算法介紹 / 124
4.6　圖模式匹配算法 / 132
4.6.1　環(huán)路匹配 / 133
4.6.2　路徑匹配 / 134
4.6.3　復(fù)雜子圖 / 136
4.7　圖嵌入算法 / 138
4.8　圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 / 144
4.9　分布式并行圖計(jì)算 / 153
4.9.1　分布式圖計(jì)算框架 / 153
4.9.2　分布式圖計(jì)算面臨的挑戰(zhàn) / 155
4.10　圖算法的綜合應(yīng)用 / 157
4.10.1　標(biāo)準(zhǔn)圖算法的應(yīng)用 / 158
4.10.2　定制化圖算法的應(yīng)用 / 161
4.11　本章小結(jié) / 163
參考文獻(xiàn) / 164
第5 章　圖數(shù)據(jù)庫(kù)客戶端編程 / 166
5.1　概述 / 167
5.2　驅(qū)動(dòng)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　登錄 / 185
5.3.2　圖列表查詢 / 186
5.3.3　圖模型操作 / 187
5.3.4　點(diǎn)操作 / 192
5.3.5　邊操作 / 198
5.3.6　遍歷操作 / 201
5.3.7　執(zhí)行Cypher 語(yǔ)句 / 203
5.4　本章小結(jié) / 204
第6 章　圖數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)端編程 / 205
6.1　概述 / 205
6.2　 Galaxybase PAR API
簡(jiǎn)介 / 207
6.3　PAR 的使用方法 / 208
6.4　PAR 的自定義函數(shù) / 209
6.4.1　自定義非聚合函數(shù) / 209
6.4.2　自定義聚合函數(shù) / 210
6.5　PAR 的自定義過程 / 212
6.5.1　自定義本機(jī)過程示例 / 212
6.5.2　自定義集群過程示例 / 213
6.6　PAR 的自定義過程封裝 / 215
6.6.1　PARKit / 215
6.6.2　Traversal API / 222
6.7　PAR 管理接口 / 226
6.7.1　查詢 / 226
6.7.2　刪除 / 227
6.8　本章小結(jié) / 228
第7 章　圖可視化 / 229
7.1　圖可視化在不同領(lǐng)域的應(yīng)用 / 229
7.2　通用圖可視化工具 / 230
7.3　圖可視化框架 / 236
7.4　基于圖數(shù)據(jù)庫(kù)的可視化平臺(tái) / 242
7.5　 Galaxybase Studio 圖可視化平臺(tái) / 243
7.5.1　創(chuàng)建圖項(xiàng)目 / 243
7.5.2　圖項(xiàng)目管理 / 250
7.5.3　數(shù)據(jù)源管理 / 252
7.5.4　圖可視化分析 / 253
7.5.5　用戶管理 / 273
7.5.6　圖挖掘 / 274
7.6　本章小結(jié) / 275
第8 章　圖數(shù)據(jù)庫(kù)選型 / 276
8.1　圖數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景 / 276
8.1.1　圖分析需求：OLTP 還是OLAP / 276
8.1.2　圖數(shù)據(jù)特點(diǎn) / 278
8.2　圖數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)架構(gòu) / 280
8.3　圖數(shù)據(jù)庫(kù)的性能 / 280
8.3.1　導(dǎo)入性能 / 281
8.3.2　查詢性能 / 282
8.3.3　圖算法性能 / 283
8.3.4　正確性驗(yàn)證 / 285
8.4　圖數(shù)據(jù)庫(kù)的功能 / 286
8.4.1　基礎(chǔ)圖數(shù)據(jù)庫(kù)功能 / 286
8.4.2　高階圖數(shù)據(jù)庫(kù)功能 / 289
8.4.3　可視化分析與查詢 / 290
8.5　圖數(shù)據(jù)庫(kù)選型基準(zhǔn)測(cè)試 / 291
8.6　圖數(shù)據(jù)庫(kù)選型測(cè)試方案樣例 / 296
8.6.1　測(cè)試說明 / 296
8.6.2　測(cè)試用例 / 297
8.7　本章小結(jié) / 320
實(shí) 踐篇
第9 章　知識(shí)圖譜 / 323
9.1　背景 / 323
9.2　影視知識(shí)圖譜 / 324
第10 章　金融 / 333
10.1　信用卡申請(qǐng)反欺詐 / 333
10.2　小微信貸風(fēng)控 / 339
10.3　反洗錢 / 346
第11 章　泛政府 / 353
11.1　社會(huì)治安 / 353
11.2　疫情防控 / 359
11.3　電力調(diào)度 / 362
11.4　武器設(shè)備管理 / 365
第12 章　零售 / 369
12.1　商品推薦 / 369
12.2　社交網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷 / 376
第13 章　制造業(yè)供應(yīng)鏈管理 / 382
13.1　供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理 / 382
13.2　物流管理 / 393
第14 章　企業(yè)資產(chǎn)管理 / 400
14.1　網(wǎng)絡(luò)安全 / 400
14.2　權(quán)限管理 / 404
14.3　設(shè)備資產(chǎn)管理之智能運(yùn)維 / 409
第15 章　生命科學(xué) / 414
15.1　農(nóng)業(yè)育種 / 414
15.2　新藥研發(fā) / 418