グラフデータの実践ガイド

グラフデータは、人間とコンピュータの世界観のギャップを埋める。コンピュータは静的な行と列のデータに依存しているが、人間は関係性を通じて人生をナビゲートし、推論している。この実践的なガイドでは、グラフデータがこれら 2 つのアプローチをどのように融合させるかを説明する。グラフ理論、データベーススキーマ、分散システム、データ分析の概念を駆使して、グラフ思考と呼ばれるユニークな積集合に到達する。

著者である Denise Koessler Gosnell 氏と Matthias Broecheler 氏は、データエンジニア、データサイエンティスト、データアナリスト向けに、グラフデータベースを使用して複雑な問題を解決する方法を説明している。グラフテクノロジーを使用して構築するためのテンプレートと、アプリケーション内でチームがグラフデータをどのように考えるかを示す例を紹介する。

• リレーショナル技術とグラフ技術を使用したアプリケーションアーキテクチャの構築例
• グラフ技術を使用して、現在最も人気のあるグラフデータパターンである Customer 360 アプリケーションを構築する
• 階層データについて詳しく学び、グラフデータの処理から生まれる新しいパラダイムのトラブルシューティングを行う
• グラフデータ内のパスを発見し、さまざまなパスに対する信頼が、自分の好みに影響を与え、その理由について学ぶ
• 協調フィルタリングを使用して、Netflix に着想を得たレコメンデーションシステムを設計する