数据分析之图算法: 基于Spark和Neo4j

前言

从金融系统和通信系统，到社会过程和生物过程，整个世界都是由联系驱动的。揭示这些

联系背后的含义将推动各行各业在很多领域取得突破，例如识别诈骗团伙、优化建议以评

估群组实力、预测级联故障等。

随着连接速度不断加快，人们对图算法的兴趣呈爆炸式增长，这不足为奇，因为图算法基

于数学，其发展是为了洞悉数据间的关系。图分析可以揭示复杂系统和大规模网络的运作

机制，这适用于任何组织。

图分析的实用性和重要性令人着迷，揭示复杂场景内部运作机制的过程充满乐趣。直到最

近，采用图分析还需要大量专业知识和判断，因为工具的使用和集成非常困难，很少有人

知道如何应用图算法来解除困惑。本书旨在改变这种现状，帮助组织更好地利用图分析，

从中收获新发现，进而更快地研究出智能解决方案。

本书内容

对拥有

Apache Spark ™

或

Neo4j

使用经验的开发人员和数据科学家来说，本书是帮助他们

开始学习图算法的实用指南。书中的算法示例采用

Spark

和

Neo4j

两种平台来演示，但无

论选择哪种图平台，本书都有助于理解常用的图概念。

前两章介绍图分析、图算法和图论。第

3

章简要介绍本书要使用的平台，第

4

～

6

章深入

讨论经典的图算法，包括路径查找算法、中心性算法、社团发现算法等。最后两章介绍如

何在工作流程中使用图算法：第

7

章介绍常规分析，第

8

章讲解机器学习。

在介绍每种算法之前，本书都会给出一份速查表，可快速跳转到相应算法。对每种算法的

介绍都包含以下内容：

•

算法功能；

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