Construir grafos de conocimiento

Capítulo 6. Enriquecer los grafos de conocimientocon la ciencia de datos

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Este capítulo te introducirá en la ciencia de datos de grafos. El objetivo de la ciencia de datos de grafos es obtener información sobre tu grafo de conocimiento utilizando algoritmos de grafos. Con ese fin, aprenderás en los tipos más comunes de algoritmos de grafos y la información que obtienen, así como en cómo Neo4j Graph Data Science proporciona una plataforma sencilla para experimentar, compartir y producir algoritmos de grafos. También aprenderás a ejecutar algoritmos de grafos en grafos de conocimiento reales y experimentarás cómo el sistema hace gran parte del trabajo pesado por ti.

Al igual que el Capítulo 3, este capítulo no pretende ser exhaustivo, sino más bien darte las bases para que puedas trabajar en el resto del libro. Para quienes busquen más profundidad, hay muchos buenos libros dedicados a temas técnicos profundos específicos, como Graph Data Science for Dummies, de la Dra. Alicia Frame y Zach Blumenfeld (Wiley).

¿Por qué algoritmos gráficos?

Los algoritmos de grafos proporcionan alguna información sobre la estructura de un grafo de conocimiento. Esa información puede ser gente influyente en un grafo social, cruces críticos en una red ferroviaria, células de defraudadores o un patógeno común en la ruta de una enfermedad. Aunque el diseño y la aplicación de los algoritmos ...