图数据库是NoSQL类数据库的又一大典型代表，在国内图数据库属于新兴产物，其优异的复杂关系解决方案引起了国内众多大型互联网公司及IT开发者的关注，而Neo4j是目前图形化数据库中*为出色、*为成熟的产品。 本书基于Neo4j 3.1版本编写，共分9章，外加两个附录，涵盖基本概念、基础入门、查询语言、开发技术、管理运维、集群技术、应用案例、高级应用、中文扩展、配置设置、内建过程等内容。 本书内容已经涉及Neo4j的大部分知识，既可以作为Neo4j初学者的入门教材，也可以作为相关行业Neo4j技术专家的参考手册。

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图数据库是NoSQL类数据库的又一大典型代表，在国内图数据库属于新兴事物，其优异的复杂关系解决方案引起了国内众多大型互联网公司及IT开发者的关注，而Neo4j是目前图形化数据库中最为出色、最为成熟的产品。本书的第一版书名是《Neo4j**指南》，发行量超过13000册，本书在第一版的基础上补充完善了Neo4j的新特性、新功能。 本书基于Neo4j 4.4版本编写，共分10章，涵盖基本概念、基础入门、查询语言、程序开发技术、管理运维、集群技术、应用案例、高级应用、配置设置、内建过程、GDS、Fabric等内容。 本书内容涉及Neo4j的大部分知识，既可以作为Neo4j初学者的入门教材，也可以作为相关行业Neo4j技术专家的参考手册。

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If you are a developer who wants to understand the fundamentals of modeling data in Neo4j and how it can be used to model full-fledged applications, then this book is for you. Some understanding of domain modeling may be advantageous but is not essential.

Neo4j is a graph database that includes plugins to run complex graph algorithms.The book starts with an introduction to the basics of graph analytics, the Cypher query language, and graph architecture components, and helps you to understand why enterprises have started to adopt graph analytics within their organizations. You’ll find out how to implement Neo4j algorithms and techniques and explore various graph analytics methods to reveal complex relationships in your data. You’ll be able to implement graph analytics catering to different domains such as fraud detection, graph-based search, recommendation systems, social networking, and data management. You’ll also learn how to store data in graph databases and extract valuable insights from it. As you become well-versed with the techniques, you’ll discover graph machine learning in order to address simple to complex challenges using Neo4j. You will also understand how to use graph data in a machine learning model in order to make predictions based on your data. Finally, you’ll get to grips with structuring a web application for production using Neo4j.By the end of this book, you’ll not only be able to harness the power of graphs to handle a broad range of problem areas, but you’ll also have learned how to use Neo4j efficiently to identify complex relationships in your data.

图分析可以揭示复杂系统和大规模网络的运作机制，图算法为构建智能应用程序提供了快速建模的框架，有助于更准确、更快速地做出预测。包括商品推荐和欺诈检测在内的许多人工智能问题能转换为图论问题。本书基于Spark和Neo4j讲解近20种常用的图算法，帮助读者拓展重要图分析类型的相关知识和能力，更快速地发现数据中的模式并找到更优的解决方案。

本书通过丰富的案例，引导读者从简单的语言（如JSON）一直到复杂的编程语言（像R语言）循序渐进地去构建语法，为特定应用领域自定义识别错误处理方法和错误报告，解决Python和XML中一些棘手的识别问题，并实现具体的语言应用。