Графовые алгоритмы. Практическая реализация на платформах Apache Spark и Neo4j

Эта книга представляет собой практическое руководство по применению графовых алгоритмов для анализа связанных данных. Авторы, эксперты из Neo4j, подробно объясняют, как графовые алгоритмы помогают выявлять сложные структуры, обнаруживать скрытые закономерности и решать реальные задачи — от поиска уязвимостей и узких мест в системах до обнаружения сообществ и повышения точности прогнозов машинного обучения.

Читатели научатся применять популярные графовые алгоритмы на двух ключевых платформах: Apache Spark и Neo4j. Книга содержит множество практических примеров с рабочим кодом и наборами данных, которые иллюстрируют, как выбирать и использовать подходящие алгоритмы для разных типов аналитических вопросов.

Особое внимание уделяется интеграции графовой аналитики в рабочие процессы Data Science и машинного обучения. В книге показано, как комбинировать возможности Neo4j и Spark для создания сквозных решений, например, для предсказания связей (link prediction). Издание предназначено для разработчиков, аналитиков данных и всех, кто работает с графовыми базами данных и хочет извлечь максимум пользы из анализа связанных данных.