Capitolo 7. Analisi predittiva con la teoria dei grafi
Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: translation-feedback@oreilly.com
In questo capitolo esamineremo alcune tecniche analitiche e algoritmi per l'elaborazione di dati grafici. Sia la teoria dei grafi che gli algoritmi dei grafi sono campi maturi e ben compresi della scienza informatica e dimostreremo come entrambi possano essere utilizzati per estrarre informazioni sofisticate dai database di grafi. Anche se il lettore con un background in informatica riconoscerà senza dubbio questi algoritmi e queste tecniche, la discussione in questo capitolo è gestita senza ricorrere alla matematica, per incoraggiare i profani curiosi a tuffarsi.
Ricerca Depth-First e Breadth-First
Prima di esaminare le tecniche analitiche di ordine superiore, dobbiamo riapprendere il fondamentale algoritmo di ricerca breadth-first, che è alla base dell'iterazione su un intero grafo. La maggior parte delle query che abbiamo visto in questo libro sono di natura depth-first piuttosto che breadth-first. In altre parole, esse attraversano il grafo da un nodo iniziale a un nodo finale prima di ripetere una ricerca simile lungo un percorso diverso a partire dallo stesso nodo iniziale. La ricerca in profondità è una buona strategia quando cerchiamo di seguire un percorso per scoprire informazioni discrete.
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