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Graph Algorithms

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Mark Needham
O'Reilly Media
2019-6-4
249
USD 69.99
Paperback
9781492047681

圖書標籤: 計算機  算法    Algorithms  編程  Neo4j  機器學習  Algorithm   


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发表于2024-12-23

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圖書描述

Discover how graph algorithms can help you leverage the relationships within your data to develop more intelligent solutions and enhance your machine learning models. You’ll learn how graph analytics are uniquely suited to unfold complex structures and reveal difficult-to-find patterns lurking in your data. Whether you are trying to build dynamic network models or forecast real-world behavior, this book illustrates how graph algorithms deliver value—from finding vulnerabilities and bottlenecks to detecting communities and improving machine learning predictions.

This practical book walks you through hands-on examples of how to use graph algorithms in Apache Spark and Neo4j—two of the most common choices for graph analytics. Also included: sample code and tips for over 20 practical graph algorithms that cover optimal pathfinding, importance through centrality, and community detection.

Learn how graph analytics vary from conventional statistical analysis

Understand how classic graph algorithms work, and how they are applied

Get guidance on which algorithms to use for different types of questions

Explore algorithm examples with working code and sample datasets from Spark and Neo4j

See how connected feature extraction can increase machine learning accuracy and precision

Walk through creating an ML workflow for link prediction combining Neo4j and Spark

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著者簡介

Mark Needham is a graph advocate and Developer Relations Engineer at Neo4j. Mark helps users embrace graphs and Neo4j, building sophisticated solutions to challenging data problems. Mark has deep expertise in graph data having previously helped to build Neo4j's Causal Clustering system. Mark writes about his experiences of being a graphista on a popular blog at markhneedham.com.

Amy Hodler is a network science devotee and AI and Graph Analytics Program Manager at Neo4j. She promotes the use of graph analytics to reveal structures within real-world networks and predict dynamic behavior. Amy helps teams apply novel approaches to generate new opportunities at companies such as EDS, Microsoft, Hewlett-Packard (HP), Hitachi IoT, and Cray Inc. Amy has a love for science and art with a fascination for complexity studies and graph theory.


圖書目錄


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用戶評價

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現在最火的是什麼?是基於圖的機器學習。如果你隻想學這方麵的內容,那麼恭喜瞭,你可以省下讀這本書的時間去找其它資料。起碼我在一開始是抱著如此想法翻閱這本書的,雖然其中有一章是介紹圖算法與機器學習,但其粗淺程度太甚。作者是挺誠實的,書名中就說瞭這是本實踐工具書,想好好學算法就去讀其它書,但就實踐指南的功能而言,這書中Spark與Neo4j代碼在我看來實在是欠缺良好的注釋說明,還好幾乎沒有滿頁滿頁的無注釋代碼,不然可以直接給最差評。作者沒有給齣完備的注釋,也許是覺得幾段文字說明已經足夠,但我還是那句話,有相應能力的讀者沒必要讀你這本書,沒有相應能力的讀者無法真正效率滿滿的讀你這本書。此書介紹圖相關基本算法的代碼實現,路徑探索、節點定位、子圖分類以及挖掘各種圖屬性的具體代碼,如果不求甚解還是可讀的。

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