内容説明
知識グラフの構築・利用方法をゼロから解説！
豊富なデータをどのように活用するかという課題には知識グラフが役に立ちます。本書は知識グラフの技術的な側面を深く掘り下げており、Neo4jを活用し独自の知識グラフを構築できるようになります。“Building Knowledge Graphs: A Practitioners Guide”（OReilly Media刊）待望の日本語版。
1章 知識グラフについて
2章 知識グラフ構築のための構成原則
3章 グラフデータベース
4章 知識グラフデータの読み込み
5章 知識グラフの組み込み
6章 データサイエンスによる知識グラフ拡充
7章 グラフネイティブ機械学習
8章 メタデータ知識グラフ
9章 知識グラフと識別
10章 パターン検知の知識グラフ
11章 依存関係の知識グラフ
12章 セマンティック検索と類似度
13章 知識グラフとの会話
14章 知識グラフから知識レイクへ
[著者紹介]
Jesus Barrasa：専門はセマンティック技術とグラフデータベース。Neo4j の EMEA におけるソリューション・アーキテクチャ・チームの責任者であり、neosemantics（RDF を扱うための Neo4j プラグイン）の開発を牽引。共著書に Data in Context for Responsive Businesses (OReilly)。ライブ Web 配信 Going Meta の共同ホストを担当。
Jim Webber：Neo4jのチーフ・サイエンティスト。専門は耐障害性グラフデータベース。共著書に Graph Databases for Dummies(Wiley)、Graph Databases(O’Reilly)、Knowledge Graphs: Data in Context for Responsive Businesses(O’Reilly)。ニューカッスル大学客員教授。
[翻訳者紹介]
櫻井亮佑：日本経済新聞社情報サービスユニット所属。データサイエンティストとして経済・金融データを活用した BtoB事業に従事。Neo4j Graph Data Science Certified。Kaggle Competitions Master。
[監訳者紹介]
安井雄一郎：日本経済新聞社日経イノベーション・ラボ所属。主任研究員。博士（統計科学）。大学での技術職員や研究員、日経BPでのデータサイエンティストを経て、2019年より現職。2023年より統計数理研究所外来研究員。
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目次
1章 知識グラフについて
2章 知識グラフ構築のための構成原則
3章 グラフデータベース
4章 知識グラフデータの読み込み
5章 知識グラフの組み込み
6章 データサイエンスによる知識グラフ拡充
7章 グラフネイティブ機械学習
8章 メタデータ知識グラフ
9章 知識グラフと識別
10章 パターン検知の知識グラフ
11章 依存関係の知識グラフ
12章 セマンティック検索と類似度
13章 知識グラフとの会話
14章 知識グラフから知識レイクへ
感想・レビュー
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