圖形演算法：Apache Spark與Neo4j實務範例

　　"從基本概念到重要的演算法，再到處理平臺和實際案例，作者為美妙圖形世界編寫了一本兼具指導性與說明性的參考指南。"
—Kirk Borne, PhD

　　Principal Data Scientist and Executive
　　Advisor, Booz Allen Hamilton

　　"一本實用且資訊豐富的指南，幫助你藉由使用圖形演算法檢測模式和結果，來獲取更多洞察力，圖形資料庫開發人員的必讀書籍。"—Luanne Misquitta

　　Vice President of Engineering,
　　GraphAware

　　學習圖形演算法可以幫助你利用資料關係的力量，開發更聰明的解決方案，以及增強你的機器學習模模型。有了這本實用的指南，開發者和資料科學家將會發現，圖形分析能提昇價值，無論是用圖形分析建構動態網路模型，還是預測真實世界中的行為。

　　Neo4j的Mark Needham和AmyHodler說明圖形演算法如何描述複雜結構，並揭示難以找出的模式—從發現漏洞和瓶頸到社群偵測和提升機器學習預測。你將會透過一些實際的範例了解如何在Apache Spark和Neo4j中使用圖形演算法，這兩個平台是圖形分析最常用的選擇。

　　．學習圖形分析如何從現今的資料中找到更多預測元素
　　．瞭解熱門的圖形演算法是如何工作以及如何應用
　　．使用超過20個圖形演算法範例的程式碼和提示
　　．學習對不同類型問題，挑選合適演算法
　　．使用Spark和Neo4j程式碼和樣本資料集探索範例
　　．結合Neo4j和Spark，建立一個用於連結預測的機器學習工作流程

前言
第一章 引言
第二章 圖論和概念
第三章 圖形平台和處理
第四章 尋路與圖形搜索演算法
第五章 中心性演算法
第六章 社群偵測演算法
第七章 圖形演算法實作
第八章 使用圖形演算法增強機器學習
附錄 A 其他資訊和資源

作者簡介



Mark Needham

　　是一個圖形擁護者，並在Neo4j擔任Developer Relations工程師。他致力於幫助使用者擁抱圖形和Neo4j，為困難資料問題建構複雜的解決方案。

Amy E. Hodler

　　投身於網路科學，也是Neo4j的AI和圖形分析專案經理。Amy與EDS、Microsoft、Hewlett-Packard(HP)等公司的團隊合作過。