識別關系是機器學習的基礎。通過識別和分析數(shù)據(jù)中的關系，以圖為核心的算法(如K-鄰近或PageRank)顯著提高了機器學習應用的效率�；�于圖的機器學習技術以全新方式為社交網絡、欺詐檢測、自然語言處理和推薦系統(tǒng)等領域的機器學習提供了強有力的支持。
　　《動手學圖機器學習》是行業(yè)類的**書籍，旨在傾授如何利用面向圖的機器學習算法和工具，充分挖掘結構化和非結構化數(shù)據(jù)集中的自然關系，讀者可以從中吸收圖架構和圖設計實踐的精髓，并學會從容避開常見的陷阱。作者Alessandro Negro通過真實的應用示例，將GraphML(一種圖建模語言)概念與實際任務完美聯(lián)系起來，使讀者能夠更好地理解圖技術在機器學習中的價值，并熟練應用該技術。
● 大數(shù)據(jù)平臺中的圖
● 推薦、自然語言處理、欺詐檢測
● 圖算法
● 與Neo4j圖數(shù)據(jù)庫協(xié)作