Graph Algorithms for Data Science / Tomaž Bratanic (2024) / 978-1-61729-946-9

Public ISBD Titre : Graph Algorithms for Data Science : With examples in Neo4j Type de document : texte imprimé Auteurs : Tomaž Bratanic, Auteur Editeur : Manning Année de publication : 2024 Importance : 330p. Présentation : couv. ill. en coul.photos. Format : 26cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-1-61729-946-9 Langues : Anglais (eng) Catégories : 51 Mathématiques :519.1 Analyse combinatoire Théorie des graphies Tags : Théorie des graphes  Algorithmes de graphes  Graphes  Science des données  Neo4j  Bases de données graphes  Analyse de réseaux  Parcours de graphes  Centralité  Détection de communautés  Algorithmes. Index. décimale : 519.17 Résumé : Cet ouvrage présente les principaux algorithmes appliqués aux graphes dans le contexte de la science des données. Il explique la représentation et l'analyse des graphes, les méthodes de parcours, les chemins, la centralité, la détection de communautés et différentes techniques d'analyse des réseaux, avec des exemples pratiques réalisés à l'aide de la base de données graphe Neo4j. Note de contenu : Table of Contents PART 1 INTRODUCTION TO GRAPHS 1 Graphs and network science: An introduction 2 Representing network structure: Designing your first graph model PART 2 SOCIAL NETWORK ANALYSIS 3 Your first steps with Cypher query language 4 Exploratory graph analysis 5 Introduction to social network analysis 6 Projecting monopartite networks 7 Inferring co-occurrence networks based on bipartite networks 8 Constructing a nearest neighbor similarity network PART 3 GRAPH MACHINE LEARNING 9 Node embeddings and classification 10 Link prediction 11 Knowledge graph completion 12 Constructing a graph using natural language processing technique Graph Algorithms for Data Science : With examples in Neo4j [texte imprimé] / Tomaž Bratanic, Auteur . - Manning, 2024 . - 330p. : couv. ill. en coul.photos. ; 26cm. ISBN : 978-1-61729-946-9 Langues : Anglais (eng) Catégories : 51 Mathématiques :519.1 Analyse combinatoire Théorie des graphies Tags : Théorie des graphes  Algorithmes de graphes  Graphes  Science des données  Neo4j  Bases de données graphes  Analyse de réseaux  Parcours de graphes  Centralité  Détection de communautés  Algorithmes. Index. décimale : 519.17 Résumé : Cet ouvrage présente les principaux algorithmes appliqués aux graphes dans le contexte de la science des données. Il explique la représentation et l'analyse des graphes, les méthodes de parcours, les chemins, la centralité, la détection de communautés et différentes techniques d'analyse des réseaux, avec des exemples pratiques réalisés à l'aide de la base de données graphe Neo4j. Note de contenu : Table of Contents PART 1 INTRODUCTION TO GRAPHS 1 Graphs and network science: An introduction 2 Representing network structure: Designing your first graph model PART 2 SOCIAL NETWORK ANALYSIS 3 Your first steps with Cypher query language 4 Exploratory graph analysis 5 Introduction to social network analysis 6 Projecting monopartite networks 7 Inferring co-occurrence networks based on bipartite networks 8 Constructing a nearest neighbor similarity network PART 3 GRAPH MACHINE LEARNING 9 Node embeddings and classification 10 Link prediction 11 Knowledge graph completion 12 Constructing a graph using natural language processing technique

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