数据分析之图算法 基于Spark和Neo4j
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作者(英)马克·尼达姆,(美)埃米·E.霍德勒
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115546678
出版时间2020-09
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数212页
字数313千字
定价79元
货号SC:9787115546678
上书时间2024-06-05
商品详情
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作者简介:
马克·尼达姆（Mark Needham）
Neo4j公司开发者关系工程师，Neo4j认证专家，曾深度参与Neo4j因果集群的开发工作。马克致力于帮助客户运用图数据库，善于针对富有挑战性的数据问题构建综合的解决方案。
埃米·E. 霍德勒（Amy E. Hodler）
Neo4j公司图分析与人工智能项目总监，热爱网络科学，在图分析项目的开发和运营方面有着丰富的经验，曾成功带领团队为EDS、微软、惠普等公司创造新的商机。
主编推荐:
1.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；
2.本书作者是Neo4j公司开发者关系工程师，Neo4j认证专家，在图分析领域深耕多年；
3.本书基于Spark和Neo4j讲解路径查找算法、中心性算法、社团发现算法等近20种常用的图算法；
4.书中实例丰富，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。
莎士比亚曾说，世界是一个大舞台。在今天看来，世界是一张大图！将人物和事件视作节点，将节点之间的关系连成线，我们就能将错综复杂的关系网络转化为图，通过图分析洞悉复杂问题的本质。图算法已经广泛应用于数据分析领域，营销归因分析、欺诈网络检测、客户旅程建模、安全事故原因分析，甚至连莎士比亚戏剧的剧情分析，都会用到图算法。
学习图算法有助于利用数据间的关系研究智能解决方案，并构建增强机器学习模型。本书作者来自Neo4j公司，在图分析领域深耕多年。你将跟随他们领略美妙的图算法世界，并利用流行平台Spark和Neo4j实现常用的图算法。
- 了解如何利用图分析揭示数据的预测性特征
- 了解如何实现近20种流行的图算法
- 了解各种图算法的适用场景
- 跟随示例在Spark和Neo4j中应用图算法
- 结合Spark和Neo4j创建机器学习工作流程
内容简介:
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。
目录:
序xi
前言xiii
第1章导论1
1．1何谓图1
1．2何谓图分析和图算法3
1．3图处理、图数据库、图查询和图算法5
1．4为何要关心图算法6
1．5图分析用例9
1．6小结10
第2章图论及其概念11
2．1术语11
2．2图的类型和结构12
2．3图的种类14
2．3．1连通图与非连通图14
2．3．2无权图与加权图15
2．3．3无向图与有向图16
2．3．4无环图与有环图17
2．3．5稀疏图与稠密图18
2．3．6单部图、二部图和k部图19
2．4图算法的类型21
2．4．1路径查找21
2．4．2中心性21
2．4．3社团发现22
2．5小结22
第3章图平台和图处理23
3．1图平台和图处理的注意事项23
3．1．1平台注意事项23
3．1．2处理注意事项24
3．2典型平台25
3．2．1选择平台25
3．2．2ApacheSpark26
3．2．3Neo4j图平台28
3．3小结30
第4章路径查找算法和图搜索算法31
4．1示例数据：交通图33
4．1．1将数据导入Spark35
4．1．2将数据导入Neo4j36
4．2广度优先搜索36
4．3深度优先搜索38
4．4最短路径算法40
4．4．1何时使用最短路径算法41
4．4．2使用Neo4j实现最短路径算法41<
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