The Practitioner's Guide to Graph Data. Applying Graph Thinking and Graph Technologies to Solve Complex Problems
- Autorzy:
- Denise Gosnell, Matthias Broecheler
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 420
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: The Practitioner's Guide to Graph Data. Applying Graph Thinking and Graph Technologies to Solve Complex Problems
Graph data closes the gap between the way humans and computers view the world. While computers rely on static rows and columns of data, people navigate and reason about life through relationships. This practical guide demonstrates how graph data brings these two approaches together. By working with concepts from graph theory, database schema, distributed systems, and data analysis, you’ll arrive at a unique intersection known as graph thinking.
Authors Denise Koessler Gosnell and Matthias Broecheler show data engineers, data scientists, and data analysts how to solve complex problems with graph databases. You’ll explore templates for building with graph technology, along with examples that demonstrate how teams think about graph data within an application.
- Build an example application architecture with relational and graph technologies
- Use graph technology to build a Customer 360 application, the most popular graph data pattern today
- Dive into hierarchical data and troubleshoot a new paradigm that comes from working with graph data
- Find paths in graph data and learn why your trust in different paths motivates and informs your preferences
- Use collaborative filtering to design a Netflix-inspired recommendation system
Wybrane bestsellery
-
Dzięki tej książce opanujesz podstawy myślenia grafowego. Zapoznasz się z elementarnymi koncepcjami grafowymi: teorią grafów, schematami baz danych, systemami rozproszonymi, a także analizą danych. Dowiesz się również, jak wyglądają typowe wzorce wykorzystania danych grafowych w aplikacjach produ...
Dane grafowe w praktyce. Jak technologie grafowe ułatwiają rozwiązywanie złożonych problemów Dane grafowe w praktyce. Jak technologie grafowe ułatwiają rozwiązywanie złożonych problemów
(44.50 zł najniższa cena z 30 dni)34.90 zł
89.00 zł(-61%) -
Tę książkę docenią wszyscy zainteresowani eksploracją danych i uczeniem maszynowym, którzy chcieliby pewnie poruszać się w świecie nauki o danych. Pokazano tu, w jaki sposób Excel pozwala zobrazować proces ich eksplorowania i jak działają poszczególne techniki w tym zakresie. Przejrzyście wyjaśni...
Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku
(43.55 zł najniższa cena z 30 dni)40.20 zł
67.00 zł(-40%) -
Power Apps to platforma stworzona przez Microsoft, umożliwiająca łatwe projektowanie, tworzenie i dostosowywanie aplikacji bez konieczności posiadania głębokiej wiedzy programistycznej. Z użyciem Power Apps można budować niestandardowe aplikacje, które efektywnie wspierają i automatyzują różne pr...
Power Apps. Kurs video. Tworzenie biznesowych aplikacji no-code Power Apps. Kurs video. Tworzenie biznesowych aplikacji no-code
(69.65 zł najniższa cena z 30 dni)39.90 zł
199.00 zł(-80%) -
Oto zwięzłe i równocześnie praktyczne kompendium, w którym znajdziesz 20 praktyk udanego planowania, analizy, specyfikacji, walidacji i zarządzania wymaganiami. Praktyki te są odpowiednie dla projektów zarządzanych zarówno w tradycyjny, jak i zwinny sposób, niezależnie od branży. Sprawią, że zesp...
Specyfikacja wymagań oprogramowania. Kluczowe praktyki analizy biznesowej Specyfikacja wymagań oprogramowania. Kluczowe praktyki analizy biznesowej
(33.50 zł najniższa cena z 30 dni)32.90 zł
67.00 zł(-51%) -
Oto drugie, zaktualizowane i uzupełnione wydanie przewodnika po bibliotece Pandas. Dzięki tej przystępnej książce nauczysz się w pełni korzystać z możliwości oferowanych przez bibliotekę, nawet jeśli dopiero zaczynasz przygodę z analizą danych w Pythonie. Naukę rozpoczniesz z użyciem rzeczywisteg...
Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II Jak analizować dane z biblioteką Pandas. Praktyczne wprowadzenie. Wydanie II
(70.85 zł najniższa cena z 30 dni)65.40 zł
109.00 zł(-40%) -
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć ...
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Ta książka jest trzecim, starannie zaktualizowanym wydaniem wyczerpującego przewodnika po narzędziach analitycznych Pythona. Uwzględnia Pythona 3.0 i bibliotekę pandas 1.4. Została napisana w przystępny sposób, a poszczególne zagadnienia bogato zilustrowano przykładami, studiami rzeczywistych prz...
Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III
(77.35 zł najniższa cena z 30 dni)71.40 zł
119.00 zł(-40%) -
Dzięki tej książce nauczysz się przekształcać suche dane liczbowe w pełną empatii narrację! Aby spełniły one swoje zadanie, ktoś musi przedstawić zawarte w nich informacje w postaci opowieści. W tej publikacji wyczerpująco i praktycznie opisano przebieg tego procesu. Jej lektura sprawi, że rozwin...
Opowieści ukryte w danych. Wyjaśnij dane i wywołaj działania za pomocą narracji Opowieści ukryte w danych. Wyjaśnij dane i wywołaj działania za pomocą narracji
(20.90 zł najniższa cena z 30 dni)20.90 zł
67.00 zł(-69%) -
W złożonej rzeczywistości myślenie systemowe jest kluczowym narzędziem pozwalającym odnieść się do licznych wyzwań: gospodarczych, ekologicznych, politycznych czy społecznych. Tylko w ten sposób w codziennych wiadomościach można dostrzec przejawy trendów, a w trendach — przeja...(32.44 zł najniższa cena z 30 dni)
29.94 zł
49.90 zł(-40%) -
Ta książka jest przewodnikiem dla każdego, kto musi przekazywać informacje, robiąc przy tym użytek z danych. Szczególnie wartościowa będzie dla analityków, studentów i naukowców, a także dla każdego, kto w swojej komunikacji odwołuje się do danych. Pokazano tu prostą i intuicyjną technikę przedst...
Storytelling danych. Poradnik wizualizacji danych dla profesjonalistów Storytelling danych. Poradnik wizualizacji danych dla profesjonalistów
(50.05 zł najniższa cena z 30 dni)46.20 zł
77.00 zł(-40%)
O autorach ebooka
Dr Denise Koessler Gosnell bada i wdraża dane grafowe. Obecnie jest dyrektorką do spraw danych w DataStax, wcześniej zajmowała się łańcuchami bloków, uczeniem maszynowym i analizą wykresów. Opatentowała wiele zastosowań grafów i algorytmów grafowych.
Dr Matthias Broecheler pełni funkcję dyrektora technicznego w DataStax. Jest ekspertem w zakresie grafowych baz danych, relacyjnego uczenia maszynowego i analizy dużych zbiorów danych, a także twórcą bazy danych Titan.
Kup polskie wydanie:
Dane grafowe w praktyce. Jak technologie grafowe ułatwiają rozwiązywanie złożonych problemów
- Autor:
- Denise Gosnell, Matthias Broecheler
34,90 zł
89,00 zł
(44.50 zł najniższa cena z 30 dni)
Ebooka "The Practitioner's Guide to Graph Data. Applying Graph Thinking and Graph Technologies to Solve Complex Problems" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "The Practitioner's Guide to Graph Data. Applying Graph Thinking and Graph Technologies to Solve Complex Problems" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "The Practitioner's Guide to Graph Data. Applying Graph Thinking and Graph Technologies to Solve Complex Problems" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-14-920-4402-4, 9781492044024
- Data wydania ebooka:
- 2020-03-20 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 26.7MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 75.2MB
Spis treści ebooka
- Preface
- Who Should Read This Book
- Goals of This Book
- Navigating This Book
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- 1. Graph Thinking
- Why Now? Putting Database Technologies in Context
- 1960s1980s: Hierarchical Data
- 1980s2000s: Entity-Relationship
- 2000s2020s: NoSQL
- 2020s?: Graph
- Why the 2020s?
- Connecting the dots
- Why Now? Putting Database Technologies in Context
- What Is Graph Thinking?
- Complex Problems and Complex Systems
- Complex Problems in Business
- Making Technology Decisions to Solve Complex Problems
- Question 1: Does your problem need graph data?
- Question 2: Do relationships within your data help you understand your problem?
- Common missteps in understanding your data
- So You Have Graph Data. Whats Next?
- Question 3: What are you going to do with the relationships in your data?
- Question 4: What do you need the results for?
- Break it down and try again
- Seeing the Bigger Picture
- Getting Started on Your Journey with Graph Thinking
- 2. Evolving from Relational to Graph Thinking
- Chapter Preview: Translating Relational Concepts to Graph Terminology
- Relational Versus Graph: Whats the Difference?
- Data for Our Running Example
- Relational Data Modeling
- Entities and Attributes
- Building Up to an ERD
- Concepts in Graph Data
- Fundamental Elements of a Graph
- Adjacency
- Neighborhoods
- Distance
- Degree
- Implications of vertex degree
- The Graph Schema Language
- Vertex Labels and Edge Labels
- Properties
- Edge Direction
- Self-Referencing Edge Labels
- Multiplicity of Your Graph
- Modeling multiplicity in the GSL
- Full Example Graph Model
- Relational Versus Graph: Decisions to Consider
- Data Modeling
- Understanding Graph Data
- Mixing Database Design with Application Purpose
- Summary
- 3. Getting Started: A Simple Customer 360
- Chapter Preview: Relational Versus Graph
- The Foundational Use Case for Graph Data: C360
- Why Do Businesses Care About C360?
- Implementing a C360 Application in a Relational System
- Data Models
- Relational Implementation
- Example C360 Queries
- Query: Which credit cards does this customer use?
- Query: Which accounts does this customer own?
- Query: Which loans does this customer owe?
- Query: What do we know about this customer?
- Implementing a C360 Application in a Graph System
- Data Models
- Graph Implementation
- Creating your graphs schema
- Inserting your graph data
- Graph traversals
- Example C360 Queries
- Query: Which credit cards does this customer use?
- Query: Which accounts does this customer own?
- Query: Which loans does this customer owe?
- Query: What do we know about this customer?
- Relational Versus Graph: How to Choose?
- Relational Versus Graph: Data Modeling
- Relational Versus Graph: Representing Relationships
- Relational Versus Graph: Query Languages
- Relational Versus Graph: Main Points
- Summary
- Why Not Relational?
- Making a Technology Choice for Your C360 Application
- 4. Exploring Neighborhoods in Development
- Chapter Preview: Building a More Realistic Customer 360
- Graph Data Modeling 101
- Should This Be a Vertex or an Edge?
- Lost Yet? Let Us Walk You Through Direction
- An evolution of modeling transactions in a graph
- When do we use properties?
- A Graph Has No Name: Common Mistakes in Naming
- Our Full Development Graph Model
- Before We Start Building
- Our Thoughts on the Importance of Data, Queries, and the End User
- Implementation Details for Exploring Neighborhoods in Development
- Generating More Data for Our Expanded Example
- Basic Gremlin Navigation
- Query 1: What are the most recent 20 transactions involving Michaels account?
- Query 2: In December 2020, at which vendors did Michael shop, and with what frequency?
- Query 3: Find and update the transactions that Jamie and Aaliyah most value: their payments from their account to their mortgage loan.
- Query 3a: Find Aaliyahs transactions that are loan payments
- Query 3b: Find and update the transactions that Jamie and Aaliyah most value: their payments from their checking account to their mortgage, loan_18
- Query 3c: Verify that we didnt update every transaction
- Advanced Gremlin: Shaping Your Query Results
- Shaping Query Results with the project(), fold(), and unfold() Steps
- Removing Data from the Results with the where(neq()) Pattern
- Planning for Robust Result Payloads with the coalesce() Step
- Moving from Development into Production
- 5. Exploring Neighborhoods in Production
- Chapter Preview: Understanding Distributed Graph Data in Apache Cassandra
- Working with Graph Data in Apache Cassandra
- The Most Important Topic to Understand About Data Modeling: Primary Keys
- Partition Keys and Data Locality in a Distributed Environment
- Partitioning graph data according to access pattern
- Partitioning according to unique key
- Final thoughts on partitioning strategies
- Understanding Edges, Part 1: Edges in Adjacency Lists
- Understanding Edges, Part 2: Clustering Columns
- Synthesizing concepts: Edge location in a distributed cluster
- Understanding Edges, Part 3: Materialized Views for Traversals
- Materialized views for bidirectional edges
- How far down do you want to go?
- Where are we going from here?
- Graph Data Modeling 201
- Finding Indexes with an Intelligent Index Recommendation System
- Production Implementation Details
- Materialized Views and Adding Time onto Edges
- Our Final C360 Production Schema
- Bulk Loading Graph Data
- Loading vertex data with DataStax Bulk Loader
- Loading edge data with DataStax Bulk Loader
- Updating Our Gremlin Queries to Use Time on Edges
- Query 1: What are the most recent 20 transactions involving Michaels account?
- Query 2: In December, at which vendors did Michael shop, and with what frequency?
- Query 3: Find and update the transactions that Jamie and Aaliyah most value: their payments from their account to their mortgage loan.
- Moving On to More Complex, Distributed Graph Problems
- Our First 10 Tips to Get from Development to Production
- 6. Using Trees in Development
- Chapter Preview: Navigating Trees, Hierarchical Data, and Cycles
- Seeing Hierarchies and Nested Data: Three Examples
- Hierarchical Data in a Bill of Materials
- Hierarchical Data in Version Control Systems
- Hierarchical Data in Self-Organizing Networks
- Why Graph Technology for Hierarchical Data?
- Finding Your Way Through a Forest of Terminology
- Trees, Roots, and Leaves
- Depth in Walks, Paths, and Cycles
- Understanding Hierarchies with Our Sensor Data
- Understand the Data
- Seeing hierarchies in data: From the bottom up
- Seeing hierarchies in data: From the top down
- Understanding edges in the sensor hierarchies
- Understand the Data
- Conceptual Model Using the GSL Notation
- Implement Schema
- Loading vertex data with DataStax Bulk Loader
- Loading edge data with DataStax Bulk Loader
- Before We Build Our Queries
- Querying from Leaves to Roots in Development
- Where Has This Sensor Sent Information To?
- From This Sensor, What Was Its Path to Any Tower?
- Using the path() step and manipulating its data structure
- How to assign labels with as()
- How to shape path() results with by()
- Using the path() step and manipulating its data structure
- From Bottom Up to Top Down
- Querying from Roots to Leaves in Development
- Setup Query: Which Tower Has the Most Sensor Connections So That We Could Explore It for Our Example?
- Which Sensors Have Connected Directly to Georgetown?
- Find All Sensors That Connected to Georgetown
- Depth Limiting in Recursion
- Going Back in Time
- 7. Using Trees in Production
- Chapter Preview: Understanding Branching Factor, Depth, and Time on Edges
- Understanding Time in the Sensor Data
- Understanding time in hierarchies of data: From the bottom up
- Valid and invalid paths from the bottom up
- Understanding time in hierarchies of data: From the top down
- Valid and invalid paths from the top down
- Final Thoughts on Time Series Data in Graphs
- Understanding Branching Factor in Our Example
- What Is Branching Factor?
- How Do We Get Around Branching Factor?
- Production Schema for Our Sensor Data
- Loading data with DataStax Bulk Loader
- Querying from Leaves to Roots in Production
- Where Has This Sensor Sent Information to, and at What Time?
- From This Sensor, Find All Trees up to a Tower by Time
- From This Sensor, Find a Valid Tree
- Advanced Gremlin: Understanding the where().by() Pattern
- Understanding a common Gremlin mistake: Overloading has()
- Resolution: The where().by() pattern
- Querying from Roots to Leaves in Production
- Which Sensors Have Connected to Georgetown Directly, by Time?
- What Valid Paths Can We Find from Georgetown Down to All Sensors?
- Applying Your Queries to Tower Failure Scenarios
- Get a list of sensors that connected with Georgetown in any time window
- For each at-risk sensor, find all towers it communicated with
- Applying the Final Results of Our Complex Problem
- Seeing the Forest for the Trees
- 8. Finding Paths in Development
- Chapter Preview: Quantifying Trust in Networks
- Thinking About Trust: Three Examples
- How Much Do You Trust That Open Invitation?
- How Defensible Is an Investigators Story?
- How Do Companies Model Package Delivery?
- Fundamental Concepts About Paths
- Shortest Paths
- Depth-First Search and Breadth-First Search
- Learning to See Application Features as Different Path Problems
- Finding Paths in a Trust Network
- Source Data
- A Brief Primer on Bitcoin Terminology
- Creating Our Development Schema
- Loading Data
- Exploring Communities of Trust
- Understanding Traversals with Our Bitcoin Trust Network
- Which Addresses Are in the First Neighborhood?
- Which Addresses Are in the Second Neighborhood?
- Which Addresses Are in the Second Neighborhood, but Not the First?
- Evaluation Strategies with the Gremlin Query Language
- Barrier steps in Gremlin
- Pick a Random Address to Use for Our Example
- Shortest Path Queries
- Finding Paths of a Fixed Length
- Finding Paths of Any Length
- Connecting concepts: BFS and traversal strategies
- Augmenting Our Paths with the Trust Scores
- Using sack() to aggregate trust ratings
- Do You Trust This Person?
- 9. Finding Paths in Production
- Chapter Preview: Understanding Weights, Distance, and Pruning
- Weighted Paths and Search Algorithms
- Shortest Weighted Path Problem Definition
- Shortest Weighted Path Search Optimizations
- Supernodes in graphs
- Theoretical limits of supernodes
- Pseudocode for the search algorithm we will implement
- Normalization of Edge Weights for Shortest Path Problems
- Normalizing the Edge Weights
- Step 1: Shift the scale to the interval [0,1]
- Step 2: Frame the new scale as a shortest path problem
- Step 3: Decide how to handle modeling infinity
- Normalizing the Edge Weights
- Updating Our Graph
- Exploring the Normalized Edge Weights
- Find all paths of length 2, sorted by total trust
- Find the 15 shortest paths by path length, sorted by total trust
- Interpreting path distance to total trust with the normalized edge weights
- Some Thoughts Before Moving On to Shortest Weighted Path Queries
- Shortest Weighted Path Queries
- Building a Shortest Weighted Path Query for Production
- 1) Swap two steps and change our limit
- 2) Add an object to track the shortest weighted path to a visited vertex
- 3) Remove a traverser if its path is longer than one already discovered to that vertex
- 4) Remove traversers for custom reasons, such as to avoid supernodes
- The and() step in Gremlin
- sideEffect() in Gremlin
- Interpreting the results of our shortest weighted path
- Building a Shortest Weighted Path Query for Production
- Weighted Paths and Trust in Production
- 10. Recommendations in Development
- Chapter Preview: Collaborative Filtering for Movie Recommendations
- Recommendation System Examples
- How We Give Recommendations in Healthcare
- How We Experience Recommendations in Social Media
- How We Use Deeply Connected Data for Recommendations in Ecommerce
- An Introduction to Collaborative Filtering
- Understanding the Problem and Domain
- Collaborative Filtering with Graph Data
- Recommendations via Item-Based Collaborative Filtering with Graph Data
- Three Different Models for Ranking Recommendations
- Path counting
- Net Promoter Scoreinspired metric
- Normalized Net Promoter Scores
- Movie Data: Schema, Loading, and Query Review
- Data Model for Movie Recommendations
- Schema Code for Movie Recommendations
- Loading the Movie Data
- Loading the vertices
- Loading the edges
- Neighborhood Queries in the Movie Data
- Grouping a users movie ratings by liked, disliked, or neutral
- Tree Queries in the Movie Data
- Path Queries in the Movie Data
- Item-Based Collaborative Filtering in Gremlin
- Model 1: Counting Paths in the Recommendation Set
- Model 2: NPS-Inspired
- Model 3: Normalized NPS
- Choosing Your Own Adventure: Movies and Graph Problems Edition
- 11. Simple Entity Resolution in Graphs
- Chapter Preview: Merging Multiple Datasets into One Graph
- Defining a Different Complex Problem: Entity Resolution
- Seeing the Complex Problem
- Analyzing the Two Movie Datasets
- MovieLens Dataset
- 1) Links
- 2) Movies
- 3) Ratings
- 4) Tags
- 5) Tag genome
- MovieLens Dataset
- Kaggle Dataset
- Movie details
- Actors and casting details
- Development Schema
- Matching and Merging the Movie Data
- Our Matching Process
- Resolving False Positives
- False Positives Found in the MovieLens Dataset
- Additional Errors Discovered in the Entity Resolution Process
- Final Analysis of the Merging Process
- The Role of Graph Structure in Merging Movie Data
- 12. Recommendations in Production
- Chapter Preview: Understanding Shortcut Edges, Precomputation, and Advanced Pruning Techniques
- Shortcut Edges for Recommendations in Real Time
- Where Our Development Process Doesnt Scale
- How We Fix Scaling Issues: Shortcut Edges
- Seeing What We Designed to Deliver in Production
- Pruning: Different Ways to Precompute Shortcut Edges
- Pruning by score thresholds
- Pruning with hard limits on total recommendations
- Pruning by applying domain knowledge filters
- Considerations for Updating Your Recommendations
- Calculating Shortcut Edges for Our Movie Data
- Breaking Down the Complex Problem of Precalculating Shortcut Edges
- Schema required for calculating shortcut edges on our movie data
- Collaborative-filtering query to calculate shortcut edges
- Using simple parallelism to divide up the work
- Breaking Down the Complex Problem of Precalculating Shortcut Edges
- Addressing the Elephant in the Room: Batch Computation
- Examples of when batch computation may be better for your environment
- Examples of when transactional queries may be better for your environment
- Production Schema and Data Loading for Movie Recommendations
- Production Schema for Movie Recommendations
- Production Data Loading for Movie Recommendations
- Recommendation Queries with Shortcut Edges
- Confirming Our Edges Loaded Correctly
- Production Recommendations for Our User
- Query 1: The top three recommendations for the most recent rating by our user
- Query 2: The top recommendation for the three most recent ratings by our user
- Query 3: The top three recommendations for each of the three most recent ratings by our user
- What are we ignoring that you need to consider?
- Understanding Response Time in Production by Counting Edge Partitions
- Partitions traversed for Query 1: The top three recommendations for the most recent rating by a user
- Partitions traversed for Query 2: The top recommendation for the three most recent ratings by a user
- Partitions traversed for Query 3: The top three recommendations for each of the three most recent ratings by our user
- Final Thoughts on Reasoning About Distributed Graph Query Performance
- 13. Epilogue
- Where to Go from Here?
- Graph Algorithms
- Distributed Graphs
- Graph Theory
- Network Theory
- Where to Go from Here?
- Stay in Touch
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
JavaScript gives web developers great power to create rich interactive browser experiences, and much of that power is provided by the browser itself. Modern web APIs enable web-based applications to come to life like never before, supporting actions that once required browser plug-ins. Some are s...(177.65 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
How will software development and operations have to change to meet the sustainability and green needs of the planet? And what does that imply for development organizations? In this eye-opening book, sustainable software advocates Anne Currie, Sarah Hsu, and Sara Bergman provide a unique overview...(160.65 zł najniższa cena z 30 dni)
169.14 zł
199.00 zł(-15%) -
OpenTelemetry is a revolution in observability data. Instead of running multiple uncoordinated pipelines, OpenTelemetry provides users with a single integrated stream of data, providing multiple sources of high-quality telemetry data: tracing, metrics, logs, RUM, eBPF, and more. This practical gu...(143.65 zł najniższa cena z 30 dni)
143.65 zł
169.00 zł(-15%) -
Interested in developing embedded systems? Since they don't tolerate inefficiency, these systems require a disciplined approach to programming. This easy-to-read guide helps you cultivate good development practices based on classic software design patterns and new patterns unique to embedded prog...(152.15 zł najniższa cena z 30 dni)
160.65 zł
189.00 zł(-15%) -
If you use Linux in your day-to-day work, then Linux Pocket Guide is the perfect on-the-job reference. This thoroughly updated 20th anniversary edition explains more than 200 Linux commands, including new commands for file handling, package management, version control, file format conversions, an...(92.65 zł najniższa cena z 30 dni)
92.65 zł
109.00 zł(-15%) -
Gain the valuable skills and techniques you need to accelerate the delivery of machine learning solutions. With this practical guide, data scientists, ML engineers, and their leaders will learn how to bridge the gap between data science and Lean product delivery in a practical and simple way. Dav...(237.15 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
This practical book provides a detailed explanation of the zero trust security model. Zero trust is a security paradigm shift that eliminates the concept of traditional perimeter-based security and requires you to "always assume breach" and "never trust but always verify." The updated edition off...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł(-15%) -
Decentralized finance (DeFi) is a rapidly growing field in fintech, having grown from $700 million to $100 billion over the past three years alone. But the lack of reliable information makes this area both risky and murky. In this practical book, experienced securities attorney Alexandra Damsker ...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł(-15%) -
Whether you're a startup founder trying to disrupt an industry or an entrepreneur trying to provoke change from within, your biggest challenge is creating a product people actually want. Lean Analytics steers you in the right direction.This book shows you how to validate your initial idea, find t...(126.65 zł najniższa cena z 30 dni)
126.65 zł
149.00 zł(-15%) -
When it comes to building user interfaces on the web, React enables web developers to unlock a new world of possibilities. This practical book helps you take a deep dive into fundamental concepts of this JavaScript library, including JSX syntax and advanced patterns, the virtual DOM, React reconc...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł(-15%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: The Practitioner's Guide to Graph Data. Applying Graph Thinking and Graph Technologies to Solve Complex Problems Denise Gosnell, Matthias Broecheler (0) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.