کتاب Graph Algorithms

الگوریتم‌های گراف: مثال‌های عملی در Apache Spark و Neo4j

آشنایی با کتاب

کتاب الگوریتم‌های گراف: مثال‌های عملی در Apache Spark و Neo4j، نوشته مارک نیدهم و امی هودلر از شرکت Neo4j، راهنمایی کاربردی برای توسعه‌دهندگان و دانشمندان داده است که می‌خواهند از الگوریتم‌های گراف برای کشف الگوهای پنهان در داده‌ها و بهبود مدل‌های یادگیری ماشین استفاده کنند. این کتاب با تمرکز بر دو پلتفرم محبوب گراف، یعنی Apache Spark و Neo4j، شما را با مثال‌های عملی و کدهای آماده در ساخت راه‌حل‌های هوشمند و پیش‌بینی رفتارهای واقعی هدایت می‌کند.

چرا این کتاب را بخوانید؟

داده‌های امروزی پر از روابط پیچیده‌ای هستند که تحلیل آن‌ها با روش‌های سنتی دشوار است. الگوریتم‌های گراف با کشف ساختارهای پیچیده و الگوهای پنهان، از شناسایی آسیب‌پذیری‌ها و گلوگاه‌ها تا تشخیص جوامع و بهبود پیش‌بینی‌های یادگیری ماشین، ارزشی بی‌نظیر ارائه می‌دهند. این کتاب با آموزش بیش از ۲۰ الگوریتم گراف و ارائه مثال‌های عملی در Apache Spark و Neo4j، به شما کمک می‌کند تا از روابط درون داده‌ها برای توسعه راه‌حل‌های هوشمند بهره‌برداری کنید. چه بخواهید شبکه‌های پویا بسازید یا رفتارهای واقعی را پیش‌بینی کنید، این کتاب ابزارهای لازم را در اختیارتان قرار می‌دهد.

ویژگی‌های کلیدی کتاب

بخش اول: مفاهیم پایه

• مقدمه: آشنایی با اهمیت الگوریتم‌های گراف در تحلیل داده‌ها.

• نظریه و مفاهیم گراف: درک اصول اولیه گراف‌ها و کاربردهای آن‌ها.

• پلتفرم‌ها و پردازش گراف: معرفی Apache Spark و Neo4j برای تحلیل گراف.

بخش دوم: الگوریتم‌های گراف

• الگوریتم‌های یافتن مسیر و جست‌وجوی گراف: یافتن کوتاه‌ترین مسیرها و کاوش شبکه‌ها.

• الگوریتم‌های مرکزیت: شناسایی گره‌های مهم در شبکه.

• الگوریتم‌های تشخیص جامعه: کشف گروه‌ها و جوامع در داده‌های شبکه‌ای.

بخش سوم: کاربردهای عملی

• الگوریتم‌های گراف در عمل: پیاده‌سازی الگوریتم‌ها در سناریوهای واقعی.

• بهبود یادگیری ماشین با الگوریتم‌های گراف: ایجاد گردش‌کار یادگیری ماشین برای پیش‌بینی پیوندها با ترکیب Neo4j و Spark.

پیوست

• اطلاعات و منابع اضافی: راهنمایی برای یادگیری عمیق‌تر و دسترسی به منابع.

کاربردهای عملی

این کتاب با بیش از ۲۰ مثال عملی و کدهای آماده در Apache Spark و Neo4j، شما را در استفاده از الگوریتم‌های گراف برای حل مسائل واقعی مانند یافتن مسیرهای بهینه، شناسایی گره‌های کلیدی و تشخیص جوامع هدایت می‌کند. مثال‌ها شامل مجموعه داده‌های نمونه و کدهای قابل‌اجرا هستند که به شما امکان می‌دهند الگوریتم‌ها را مستقیماً آزمایش کنید. همچنین، آموزش ایجاد گردش‌کار یادگیری ماشین برای پیش‌بینی پیوندها، کاربردهای گراف در بهبود مدل‌های هوش مصنوعی را نشان می‌دهد.

درباره فناوری

این کتاب بر دو پلتفرم پیشرو گراف، یعنی Apache Spark (برای پردازش داده‌های بزرگ) و Neo4j (پایگاه داده گراف)، تمرکز دارد. این فناوری‌ها با ابزارهای مدرن یادگیری ماشین مانند TensorFlow، PyTorch و فریم‌ورک‌های ابری سازگار هستند و برای تحلیل شبکه‌های پیچیده و پیش‌بینی‌های دقیق مناسب‌اند.

مخاطبان کتاب

این کتاب برای توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده و تحلیلگرانی که می‌خواهند از الگوریتم‌های گراف برای تحلیل داده‌های شبکه‌ای و بهبود مدل‌های یادگیری ماشین استفاده کنند، ایده‌آل است. دانش پایه در برنامه‌نویسی (ترجیحاً پایتون یا جاوا) و مفاهیم یادگیری ماشین به درک بهتر محتوا کمک می‌کند، اما مثال‌های عملی کتاب برای تازه‌کاران نیز قابل‌فهم است.

درباره نویسندگان

مارک نیدهم، مهندس روابط توسعه‌دهندگان در Neo4j، و امی هودلر، مدیر برنامه‌های هوش مصنوعی و تحلیل گراف در Neo4j، هر دو از متخصصان برجسته در حوزه گراف هستند. آن‌ها با تجربه در توسعه و آموزش، مفاهیم پیچیده را با زبانی ساده و مثال‌های کاربردی ارائه کرده‌اند.