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數(shù)據(jù)分析之圖算法：基于Spark和Neo4j
數(shù)據(jù)分析之圖算法：基于Spark和Neo4j
Mark Needham, Amy E. Hodler 著
唐富年 譯
出版時間：2020年10月
頁數(shù)：195
“從基本概念到基礎(chǔ)算法，再到處理平臺和實用案例，作者為精彩的圖算法世界編寫了一本內(nèi)容翔實的指南?！?br /> ——Kirk Borne博士，博思艾倫咨詢公司，首席數(shù)據(jù)科學(xué)家兼執(zhí)行顧問
“這本實用指南介紹了如何使用圖算法檢測模式和結(jié)構(gòu)，從而洞察存在連接關(guān)系的數(shù)據(jù)。我強烈推薦圖數(shù)據(jù)庫開發(fā)人員閱讀?！?br /> ——LuanneMisquitta，GraphAware工程副總裁
莎士比亞曾說，世界是一個大舞臺。在今天看來，世界是一張大圖！將人物和事件視作節(jié)點，將節(jié)點之間的關(guān)系連成線，我們就能將錯綜復(fù)雜的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為圖，通過圖分析洞悉復(fù)雜問題的本質(zhì)。圖算法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，營銷歸因分析、欺詐網(wǎng)絡(luò)檢測、客戶旅程建模、安全事故原因分析，甚至連莎士比亞戲劇的劇情分析，都會用到圖算法。
學(xué)習(xí)圖算法有助于利用數(shù)據(jù)間的關(guān)系研究智能解決方案，并構(gòu)建增強機器學(xué)習(xí)模型。本書作者來自Neo4j公司，在圖分析領(lǐng)域深耕多年。你將跟隨他們領(lǐng)略美妙的圖算法世界，并利用流行平臺Spark和Neo4j實現(xiàn)常用的圖算法。
● 了解如何利用圖分析揭示數(shù)據(jù)的預(yù)測性特征
● 了解如何實現(xiàn)近20種流行的圖算法
● 了解各種圖算法的適用場景
● 跟隨示例在Spark和Neo4j中應(yīng)用圖算法
● 結(jié)合Spark和Neo4j創(chuàng)建機器學(xué)習(xí)工作流程
  1. 序
  2. 前言　
  3. 第1章 導(dǎo)論　
  4. 1.1　何謂圖　
  5. 1.2　何謂圖分析和圖算法
  6. 1.3　圖處理、圖數(shù)據(jù)庫、圖查詢和圖算法
  7. 1.4　為何要關(guān)心圖算法　
  8. 1.5　圖分析用例　
  9. 1.6　小結(jié)　
  10. 第2章 圖論及其概念　
  11. 2.1　術(shù)語　
  12. 2.2　圖的類型和結(jié)構(gòu)　
  13. 2.3　圖的種類　
  14. 2.3.1　連通圖與非連通圖　
  15. 2.3.2　無權(quán)圖與加權(quán)圖　
  16. 2.3.3　無向圖與有向圖　
  17. 2.3.4　無環(huán)圖與有環(huán)圖　
  18. 2.3.5　稀疏圖與稠密圖　
  19. 2.3.6　單部圖、二部圖和k部圖　
  20. 2.4　圖算法的類型　
  21. 2.4.1　路徑查找　
  22. 2.4.2　中心性　
  23. 2.4.3　社團發(fā)現(xiàn)　
  24. 2.5　小結(jié)　
  25. 第3章　圖平臺和圖處理　
  26. 3.1　圖平臺和圖處理的注意事項　
  27. 3.1.1　平臺注意事項　
  28. 3.1.2　處理注意事項　
  29. 3.2　典型平臺　
  30. 3.2.1　選擇平臺　
  31. 3.2.2　Apache Spark　
  32. 3.2.3　Neo4j圖平臺　
  33. 3.3　小結(jié)　
  34. 第4章　路徑查找算法和圖搜索算法　
  35. 4.1　示例數(shù)據(jù)：交通圖　
  36. 4.1.1　將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Spark　
  37. 4.1.2　將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Neo4j　
  38. 4.2　廣度優(yōu)先搜索　
  39. 4.3　深度優(yōu)先搜索　
  40. 4.4　最短路徑算法　
  41. 4.4.1　何時使用最短路徑算法　
  42. 4.4.2　使用Neo4j實現(xiàn)最短路徑算法　
  43. 4.4.3　使用Neo4j實現(xiàn)加權(quán)最短路徑算法　
  44. 4.4.4　使用Spark實現(xiàn)加權(quán)最短路徑算法　
  45. 4.4.5　最短路徑算法的變體：A*算法　
  46. 4.4.6　最短路徑算法的變體：Yen的k最短路徑算法　
  47. 4.5　所有點對最短路徑算法　
  48. 4.5.1　近觀所有點對最短路徑算法　
  49. 4.5.2　何時使用所有點對最短路徑算法　
  50. 4.5.3　使用Spark實現(xiàn)所有點對最短路徑算法　
  51. 4.5.4　使用Neo4j實現(xiàn)所有點對最短路徑算法　
  52. 4.6　單源最短路徑算法　
  53. 4.6.1　何時使用單源最短路徑算法　
  54. 4.6.2　使用Spark實現(xiàn)單源最短路徑算法　
  55. 4.6.3　使用Neo4j實現(xiàn)單源最短路徑算法　
  56. 4.7　最小生成樹算法　
  57. 4.7.1　何時使用最小生成樹算法　
  58. 4.7.2　使用Neo4j實現(xiàn)最小生成樹算法　
  59. 4.8　隨機游走算法　
  60. 4.8.1　何時使用隨機游走算法　
  61. 4.8.2　使用Neo4j實現(xiàn)隨機游走算法　
  62. 4.9　小結(jié)　
  63. 第5章　中心性算法　
  64. 5.1　示例數(shù)據(jù)：社交圖　
  65. 5.1.1　將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Spark　
  66. 5.1.2　將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Neo4j　
  67. 5.2　度中心性算法　
  68. 5.2.1　可達(dá)性　
  69. 5.2.2　何時使用度中心性算法　
  70. 5.2.3　使用Spark實現(xiàn)度中心性算法　
  71. 5.3　接近中心性算法　
  72. 5.3.1　何時使用接近中心性算法　
  73. 5.3.2　使用Spark實現(xiàn)接近中心性算法　
  74. 5.3.3　使用Neo4j實現(xiàn)接近中心性算法　
  75. 5.3.4　接近中心性算法變體：Wasserman & Faust算法　
  76. 5.3.5　接近中心性算法變體：調(diào)和中心性算法　
  77. 5.4　中間中心性算法　
  78. 5.4.1　橋與控制點　
  79. 5.4.2　計算中間中心性得分　
  80. 5.4.3　何時使用中間中心性算法　
  81. 5.4.4　使用Neo4j實現(xiàn)中間中心性算法　
  82. 5.4.5　中間中心性算法變體：RA-Brandes算法　
  83. 5.5　PageRank算法　
  84. 5.5.1　影響力　
  85. 5.5.2　PageRank算法公式　
  86. 5.5.3　迭代、隨機沖浪者和等級沉沒　
  87. 5.5.4　何時使用PageRank算法　
  88. 5.5.5　使用Spark實現(xiàn)PageRank算法　
  89. 5.5.6　使用Neo4j實現(xiàn)PageRank算法　
  90. 5.5.7　PageRank算法變體：個性化PageRank算法　
  91. 5.6　小結(jié)　
  92. 第6章　社團發(fā)現(xiàn)算法　
  93. 6.1　示例數(shù)據(jù)：軟件依賴圖　
  94. 6.1.1　將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Spark　
  95. 6.1.2　將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Neo4j　
  96. 6.2　三角形計數(shù)和聚類系數(shù)　
  97. 6.2.1　局部聚類系數(shù)　
  98. 6.2.2　全局聚類系數(shù)　
  99. 6.2.3　何時使用三角形計數(shù)和聚類系數(shù)　
  100. 6.2.4　使用Spark實現(xiàn)三角形計數(shù)算法　
  101. 6.2.5　使用Neo4j實現(xiàn)三角形計數(shù)算法　
  102. 6.2.6　使用Neo4j計算局部聚類系數(shù)　
  103. 6.3　強連通分量算法　
  104. 6.3.1　何時使用強連通分量算法　
  105. 6.3.2　使用Spark實現(xiàn)強連通分量算法　
  106. 6.3.3　使用Neo4j實現(xiàn)強連通分量算法　
  107. 6.4　連通分量算法　
  108. 6.4.1　何時使用連通分量算法　
  109. 6.4.2　使用Spark實現(xiàn)連通分量算法　
  110. 6.4.3　使用Neo4j實現(xiàn)連通分量算法　
  111. 6.5　標(biāo)簽傳播算法　
  112. 6.5.1　半監(jiān)督學(xué)習(xí)和種子標(biāo)簽　
  113. 6.5.2　何時使用標(biāo)簽傳播算法　
  114. 6.5.3　使用Spark實現(xiàn)標(biāo)簽傳播算法　
  115. 6.5.4　使用Neo4j實現(xiàn)標(biāo)簽傳播算法　
  116. 6.6　Louvain模塊度算法　
  117. 6.6.1　通過模塊度進(jìn)行基于質(zhì)量的分組　
  118. 6.6.2　何時使用Louvain模塊度算法　
  119. 6.6.3　使用Neo4j實現(xiàn)Louvain模塊度算法　
  120. 6.7　驗證社團　
  121. 6.8　小結(jié)　
  122. 第7章　圖算法實戰(zhàn)　
  123. 7.1　使用Neo4j分析Yelp數(shù)據(jù)　
  124. 7.1.1　Yelp社交網(wǎng)絡(luò)　
  125. 7.1.2　導(dǎo)入數(shù)據(jù)　
  126. 7.1.3　圖模型　
  127. 7.1.4　Yelp數(shù)據(jù)概覽　
  128. 7.1.5　行程規(guī)劃應(yīng)用程序　
  129. 7.1.6　旅游商務(wù)咨詢　
  130. 7.1.7　查找相似類別　
  131. 7.2　使用Spark分析航班數(shù)據(jù)　
  132. 7.2.1　探索性分析　
  133. 7.2.2　熱門機場　
  134. 7.2.3　源自O(shè)RD的延誤　
  135. 7.2.4　SFO的糟糕一天　
  136. 7.2.5　通過航空公司互連的機場　
  137. 7.3　小結(jié)　
  138. 第8章　使用圖算法增強機器學(xué)習(xí)　
  139. 8.1　機器學(xué)習(xí)和上下文的重要性　
  140. 8.2　關(guān)聯(lián)特征提取與特征選擇　
  141. 8.2.1　圖特征　
  142. 8.2.2　圖算法特征　
  143. 8.3　圖與機器學(xué)習(xí)實踐：鏈接預(yù)測　
  144. 8.3.1　工具和數(shù)據(jù)　
  145. 8.3.2　將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Neo4j　
  146. 8.3.3　合著者關(guān)系圖　
  147. 8.3.4　創(chuàng)建均衡的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集　
  148. 8.3.5　如何預(yù)測缺失鏈接　
  149. 8.3.6　創(chuàng)建機器學(xué)習(xí)管道　
  150. 8.3.7　預(yù)測鏈接：基本圖特征　
  151. 8.3.8　預(yù)測鏈接：三角形和聚類系數(shù)　
  152. 8.3.9　預(yù)測鏈接：社團發(fā)現(xiàn)　
  153. 8.4　小結(jié)　
  154. 8.5　總結(jié)　
  155. 附錄　額外信息及資料　
  156. 關(guān)于作者　
  157. 關(guān)于封面　
書名：數(shù)據(jù)分析之圖算法：基于Spark和Neo4j
譯者：唐富年 譯
國內(nèi)出版社：人民郵電出版社
出版時間：2020年10月
頁數(shù)：195
書號：978-7-115-54667-8
原版書書名：Graph Algorithms
原版書出版商：O'Reilly Media
Mark Needham
 
馬克·尼達(dá)姆（Mark Needham），Neo4j公司開發(fā)者關(guān)系工程師，Neo4j認(rèn) 證專家，曾深度參與Neo4j因果集群的開發(fā)工作。馬克致力于幫助客戶 運用圖數(shù)據(jù)庫，善于針對富有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)問題構(gòu)建綜合的解決方案。
 
 
Amy E. Hodler
 
埃米·E. 霍德勒（Amy E. Hodler），Neo4j公司圖分析與人工智能項目總 監(jiān)，熱愛網(wǎng)絡(luò)科學(xué)，在圖分析項目的開發(fā)和運營方面有著豐富的經(jīng)驗， 曾成功帶領(lǐng)團隊為EDS、微軟、惠普等公司創(chuàng)造新的商機。
 
 
購買選項
定價：79.00元
書號：978-7-115-54667-8
出版社：人民郵電出版社