グラフアルゴリズム

序文

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

金融、通信システムから社会、生物学的プロセスまで、世界はつながりによって動いている。こうしたつながりの背後にある意味を明らかにすることで、詐欺の手口の特定やレコメンデーションの最適化から、集団の強さの評価や連鎖的な失敗の予測といった分野まで、業界全体のブレークスルーを促すことができる。

グラフアルゴリズムは、データ間の関係から洞察を得るために開発された数学に基づいているためである。グラフ解析は、あらゆる組織において、大規模で複雑なシステムやネットワークの仕組みを明らかにすることができる。

私たちは、グラフ分析の有用性と重要性、そして複雑なシナリオの内部構造を解明する喜びについて熱く語っている。最近まで、グラフ分析の導入にはかなりの専門知識と決意が必要だった。なぜなら、ツールや統合は難しく、グラフ・アルゴリズムをどのように難問に適用すればよいかを知っている人はほとんどいなかったからだ。これを変える手助けをすることが、我々の目標である。私たちは、組織がグラフ分析をよりうまく活用し、新たな発見をし、インテリジェントなソリューションをより早く開発できるよう、本書を執筆した。

本書の内容

本書は、Apache Spark™やNeo4jの使用経験がある開発者やデータサイエンティスト向けに、グラフアルゴリズムを使い始めるための実践的なガイドである。アルゴリズムの例ではSparkとNeo4jプラットフォームを利用しているが、グラフ技術の選択に関わらず、より一般化されたグラフ概念を理解する上でも本書は役立つだろう。

最初の2章では、グラフ解析、アルゴリズム、理論について紹介する。第3章では、古典的なグラフ・アルゴリズム（経路探索、中心性、コミュニティ検出）に焦点を当てた3つの章に入る前に、本書で使用するプラットフォームについて簡単に説明する。最後に、ワークフローの中でグラフ・アルゴリズムがどのように使われているかを示す2つの章（一般化分析と機械学習のための章）で、本書を締めくくる。

各アルゴリズムのカテゴリーの冒頭には、関連するアルゴリズムに素早くジャンプするための参照表がある。各アルゴリズムについて、以下の発見がある：

• アルゴリズムが何をするかについての説明

• アルゴリズムの使用例と、さらに詳しく学べる場所へのリファレンス

• Spark、Neo4j、またはその両方でアルゴリズムを使用する具体的な方法を提供するコード例

本書で使用されている慣例

本書では、以下の表記規則を用いている：

イタリック体

新しい用語、URL、メールアドレス、ファイル名、ファイル拡張子を示す。

Constant width

変数名や関数名、データベース、データ型、環境変数、ステートメント、キーワードなどのプログラム要素を指すために、プログラムリストや段落内で使用される。

Constant width bold

ユーザが文字通り入力すべきコマンドやその他のテキストを表示する。

Constant width italic

ユーザが提供した値、または文脈によって決定された値で置換されるべきテキストを示す。

チップ

この要素は、ヒントや提案を意味する。

注

この要素は一般的な注釈を意味する。

警告

この要素は警告や注意を示す。

コード例を使う

補足資料（コード例、練習問題など）は、https://bit.ly/2FPgGVV ...