Análisis basados en gráficos y aprendizaje automático con TigerGraph

Table of contents

1. Prefacio
   1. Objetivos
   2. Público y requisitos previos
   3. Enfoque y hoja de ruta
   4. Convenciones utilizadas en este libro
   5. Utilizar ejemplos de código
   6. Aprendizaje en línea O'Reilly
   7. Cómo contactar con nosotros
   8. Agradecimientos
2. 1. Las conexiones lo son todo
   1. Las conexiones lo cambian todo
      1. ¿Qué es un gráfico?
      2. Por qué son importantes los gráficos
      3. Los perímetros superan a las uniones de tablas
   2. Análisis de Gráficos y Aprendizaje Automático
      1. Aprendizaje automático mejorado con grafos
   3. Resumen del capítulo
3. I. Conecta
4. 2. Conectar y explorar datos
   1. Estructura gráfica
      1. Terminología gráfica
      2. Esquemas gráficos
   2. Recorrer un gráfico
      1. Lúpulo y distancia
      2. Amplitud y profundidad
   3. Modelado gráfico
      1. Opciones y compensaciones del esquema
      2. Transformar tablas en un gráfico
      3. Evolución del modelo
   4. Potencia gráfica
      1. Uniendo los puntos
      2. La vista 360
      3. Mirar en profundidad para obtener más información
      4. Ver y encontrar patrones
      5. Emparejar y fusionar
      6. Pesar y predecir
   5. Resumen del capítulo
5. 3. Observa mejor a tus clientes y tu negocio: Gráficos 360
   1. Caso 1: Trazar y analizar el recorrido del cliente
   2. Solución: Cliente 360 + Gráfico de Trayectoria
   3. Implementación del C360 + Gráfico de Trayectoria: Un tutorial de GraphStudio
      1. Crear una cuenta TigerGraph Cloud
      2. Consigue e instala el Kit de inicio Cliente 360
      3. Una visión general de GraphStudio
      4. Diseñar un esquema gráfico
      5. Carga de datos
      6. Consultas y análisis
   4. Caso 2: Análisis de las reacciones adversas a los medicamentos
   5. Solución: Gráfico 360 de interacciones medicamentosas
   6. Aplicación
      1. Esquema gráfico
      2. Consultas y análisis
   7. Resumen del capítulo
6. 4. Estudiar las inversiones de las startups
   1. Objetivo: Encontrar startups prometedoras
   2. Solución: Un gráfico de inversión en startups
   3. Implementación de un gráfico y consultas de inversión en startups
      1. El kit de inicio de Crunchbase
      2. Esquema gráfico
      3. Consultas y análisis
   4. Resumen del capítulo
7. 5. Detección de patrones de fraude y blanqueo de dinero
   1. Objetivo: Detectar delitos financieros
   2. Solución: Modelar los delitos financieros como patrones de red
   3. Aplicación de las búsquedas de patrones de delitos financieros
      1. Kit de iniciación a la detección del fraude y el blanqueo de capitales
      2. Esquema gráfico
      3. Consultas y análisis
   4. Resumen del capítulo
8. II. Analiza
9. 6. Analizar las conexiones para profundizar
   1. Comprender el Análisis de Gráficos
      1. Requisitos para el análisis
      2. Métodos de Recorrido de Grafos
      3. Procesamiento paralelo
      4. Agregación
   2. Utilización de algoritmos gráficos para el análisis
      1. Los algoritmos gráficos como herramientas
      2. Categorías de algoritmos gráficos
   3. Resumen del capítulo
10. 7. Mejores referencias y recomendaciones
    1. Caso 1: Mejorar las derivaciones sanitarias
    2. Solución: Forma y analiza un gráfico de referencias
    3. Implantar una Red de Derivación de Especialistas Sanitarios
       1. Kit de inicio de la Red de Referencia Sanitaria
       2. Esquema gráfico
       3. Consultas y análisis
    4. Caso 2: Recomendaciones personalizadas
    5. Solución: Utilizar gráficos para recomendaciones basadas en múltiples relaciones
    6. Implementación de un motor de recomendación multirelación
       1. Kit de inicio del Motor de Recomendación 2.0
       2. Esquema gráfico
       3. Consultas y análisis
    7. Resumen del capítulo
11. 8. Reforzar la ciberseguridad
    1. El coste de los ciberataques
    2. Problema
    3. Solución
    4. Implantar un Gráfico de Ciberseguridad
       1. El kit de inicio para la detección de amenazas a la ciberseguridad
       2. Esquema gráfico
       3. Consultas y análisis
    5. Resumen del capítulo
12. 9. Analizar las rutas de vuelo de las compañías aéreas
    1. Objetivo: Analizar las rutas de vuelo de las compañías aéreas
    2. Solución: Algoritmos de grafos en una red de rutas de vuelo
    3. Implementación de un Analizador de Aeropuertos y Rutas de Vuelo
       1. Kit de iniciación a los algoritmos de grafos
       2. Esquema gráfico y conjunto de datos
       3. Instalar algoritmos de la Biblioteca GDS
       4. Consultas y análisis
    4. Resumen del capítulo
13. III. Aprende
14. 10. Métodos de aprendizaje automático basados en grafos
    1. Aprendizaje no supervisado con algoritmos de grafos
       1. Aprender a través de la similitud y la estructura comunitaria
       2. Encontrar patrones frecuentes
    2. Extracción de rasgos gráficos
       1. Funciones independientes del dominio
       2. Funciones dependientes del dominio
       3. Incrustaciones de grafos: Un mundo nuevo
    3. Redes neuronales gráficas
       1. Redes convolucionales gráficas
       2. GraphSAGE
    4. Comparación de enfoques de aprendizaje automático de grafos
       1. Casos de uso de las tareas de aprendizaje automático
       2. Métodos de Descubrimiento de Patrones y Extracción de Características
       3. Redes neuronales gráficas: Resumen y usos
    5. Resumen del capítulo
15. 11. Resolución de entidades revisada
    1. Problema: Identificar a los usuarios del mundo real y sus gustos
    2. Solución: Resolución de entidades basada en grafos
       1. Saber qué entidades son las mismas
       2. Entidades resolutoras
    3. Implementación de la resolución de entidades basada en grafos
       1. El kit básico de resolución de entidades en la base de datos
       2. Esquema gráfico
       3. Consultas y análisis
       4. Método 1: Similitud de Jaccard
       5. Fusión
       6. Método 2: Puntuación de coincidencias exactas y aproximadas
    4. Resumen del capítulo
16. 12. Mejorar la detección del fraude
    1. Objetivo: Mejorar la detección del fraude
    2. Solución: Utiliza las relaciones para crear un modelo más inteligente
    3. Utilizar el Workbench de Aprendizaje Automático TigerGraph
       1. Configurar el Workbench ML
       2. Trabajar con ML Workbench y Jupyter Notes
       3. Esquema gráfico y conjunto de datos
       4. Ingeniería de rasgos gráficos
       5. Entrenar modelos tradicionales con características gráficas
       6. Utilizar una red neuronal gráfica
    4. Resumen del capítulo
    5. Conectando contigo
17. Índice
18. Sobre los autores