书籍摘要

《Graph Algorithms for Data Science》是一本由Tomaž Bratanić撰写的专业书籍，旨在帮助数据分析师和开发者将图算法融入数据分析工作流程中。该书由Manning Publications于2024年出版，是一本专注于图数据科学领域的实用指南。

书籍概览

本书分为三个部分，共12章，涵盖了从图基础理论到高级图机器学习应用的广泛内容。作者通过结合理论讲解和Neo4j实例操作，使读者能够逐步掌握图算法在数据科学中的应用。

第一部分：图的介绍

• 第1章：介绍图的定义、识别图相关问题的方法以及图算法的分类。通过实际案例，展示了图在不同领域中的应用。
• 第2章：深入讲解图的基本术语，如节点、边、有向图、无向图等，并通过设计Twitter社交网络模型，让读者了解如何将现实世界的数据建模为图结构。

第二部分：社交网络分析

• 第3章：介绍Neo4j图数据库的Cypher查询语言，包括基本语法和子句，如CREATE、MATCH、WITH等，并指导读者如何从CSV文件导入数据。
• 第4章：通过Twitter网络数据，展示如何使用Cypher进行探索性数据分析，包括聚合数据、过滤图模式等。
• 第5章：使用图算法对Twitter关注者网络进行特征描述，包括节点度分布、弱连通分量和局部聚类系数等，并通过PageRank算法识别网络中的重要节点。
• 第6章：探讨如何将间接多跳路径转化为直接关系，以便作为图算法的输入，例如将用户之间的转发行为转化为直接的影响力关系。
• 第7章：基于二分图构建共现网络，通过Jaccard相似性系数衡量节点相似性，并使用标签传播算法进行社区检测。
• 第8章：介绍如何通过提取节点特征（如网络模式、中心性指标）构建最近邻相似性网络，并利用社区检测算法进行用户细分。

第三部分：图机器学习

• 第9章：介绍节点嵌入模型，包括同质性与结构角色嵌入的区别，以及如何使用node2vec算法进行节点分类任务。
• 第10章：深入链接预测任务，包括数据集划分、网络特征工程以及训练和评估链接预测分类模型。
• 第11章：探讨知识图谱补全，介绍知识图谱嵌入模型及其在复杂网络中的应用。
• 第12章：展示如何使用自然语言处理技术（如命名实体识别和关系抽取）构建图。

书籍特色

• 实践性强：通过Neo4j和Cypher语言的实际操作，让读者能够快速上手图数据分析。
• 案例丰富：以Twitter社交网络为例，贯穿全书，使读者能够在实际案例中学习和应用图算法。
• 覆盖全面：从基础的图理论到高级的图机器学习应用，适合不同层次的读者学习。

适用读者

本书适合对图数据科学感兴趣的读者，尤其是那些已经具备基本Python和机器学习知识的数据分析师和开发者。无论是初学者还是有一定经验的分析师，都能通过本书获得宝贵的图算法知识和实践经验。