- 基于鲲鹏的分布式图分析算法实战/鲲鹏计算应用技术系列/计算机企业核心技术丛书
- - 作者：张志威//袁野//曹莉|责编:梁伟//韩飞
  - 出版社：机械工业
  - ISBN：9787111760276
  - 出版日期：2024/10/01
  - 页数：254
- 售价：39.6

内容大纲
本书全面、系统地介绍了单机和分布式图分析算法的理论基础、框架、实战应用等，侧重理论与实践相结合。在内容组织上，首先，本书整体介绍图分析技术的发展历程和现状，并分析图分析技术面临的挑战。其次，本书系统介绍了以下内容：单机图分析算法的基本原理、常用场景和基础解法；分布式图分析技术的关键步骤解析及调优策略指导；业界经典的大数据平台和主流的分布式开发框架，以及分布式图计算框架的运行机制和任务调度策略；结合工业界软硬件（鲲鹏芯片和鲲鹏BoostKit加速库）对分布式图分析算法进行调优的方法。最后，本书将分布式图分析技术应用于实际场景，帮助读者基于业务场景进行分布式图计算框架选型。
本书既可以帮助对大数据图分析算法感兴趣的读者了解典型图分析算法的原理与优化技术，也可以作为华为鲲鹏图分析算法框架下的实践参考书。
作者介绍
目录
丛书序
前言
本书阅读导引
第1章  图分析技术概述
  1.1  图分析技术的重要性
    1.1.1  发展脉络
    1.1.3  应用发展
  1.2  图分析技术体系
    1.2.1  图数据库技术
    1.2.2  图计算技术
    1.2.3  图学习技术
    1.2.4  图生成技术
    1.2.5  图可视化技术
  1.3  大数据背景下图分析技术面临的挑战
第2章  经典图算法
  2.1  路径分析
    2.1.1  最短路径算法
    2.1.2  环路检测算法
  2.2  社区挖掘
    2.2.1  连通分量算法
    2.2.2  Louvain算法
  2.3  中心性分析
    2.3.1  Betweenness算法
    2.3.2  K-Core分解算法
  2.4  度量统计
    2.4.1  三角形计数算法
    2.4.2  集聚系数算法
  2.5  相似性分析
    2.5.1  SimRank算法
    2.5.2  子图匹配算法
第3章  分布式图计算框架
  3.1  分布式大数据平台概述
    3.1.1  Hadoop
    3.1.2  Spark
    3.1.3  Flink
    3.1.4  小结
  3.2  分布式图计算框架核心技术
    3.2.1  编程模型
    3.2.2  通信模型
    3.2.3  执行模型
    3.2.4  计算模型
    3.2.5  图划分
  3.3  经典分布式图计算框架
    3.3.1  Pregel
    3.3.2  GraphLab
    3.3.3  GraphX
    3.3.4  Gemini
  3.4  分布式图计算的技术挑战
第4章  鲲鹏BoostKit图分析算法加速库
  4.1  鲲鹏芯片

    4.1.1  鲲鹏芯片的发展历程
    4.1.2  鲲鹏芯片的架构
    4.1.3  鲲鹏920的特性
  4.2  鲲鹏BoostKit概述
    4.2.1  鲲鹏应用使能套件BoostKit
    4.2.2  大数据使能套件
  4.3  鲲鹏BoostKit图分析算法加速库简介
    4.3.1  算法库概述
    4.3.2  算法加速库安装部署
    4.3.3  算法库集成开发
    4.3.4  算法库调测样例
  4.4  鲲鹏BoostKit图分析算法加速库调优指南
    4.4.1  平台侧调优
    4.4.2  资源侧调优
    4.4.3  算法侧调优
第5章  基于鲲鹏的分布式图分析算法优化实战
  5.1  环路检测算法
    5.1.1  分布式实现
    5.1.2  难点分析
    5.1.3  关键步骤与优化点解析
    5.1.4  鲲鹏BoostKit算法API介绍
  5.2  Louvain算法
    5.2.1  分布式实现
    5.2.2  难点分析
    5.2.3  关键步骤与优化点解析
    5.2.4  鲲鹏BoostKit算法API介绍
  5.3  Betweenness算法
    5.3.1  分布式实现
    5.3.2  难点分析
    5.3.3  关键步骤与优化点解析
    5.3.4  鲲鹏BoostKit算法API介绍
  5.4  PageRank算法
    5.4.1  分布式实现
    5.4.2  难点分析
    5.4.3  关键步骤与优化点解析
    5.4.4  鲲鹏BoostKit算法API介绍
  5.5  K-Core分解算法
    5.5.1  分布式实现
    5.5.2  难点分析
    5.5.3  关键步骤与优化点解析
    5.5.4  鲲鹏BoostKit算法API介绍
  5.6  子图匹配算法
    5.6.1  分布式实现
    5.6.2  难点分析
    5.6.3  关键步骤与优化点解析
    5.6.4  鲲鹏BoostKit算法API介绍
第6章  图分析算法应用实战
  6.1  网页搜索排名案例
    6.1.1  场景介绍
    6.1.2  整体方案

    6.1.3  关键步骤
    6.1.4  小结
  6.2  视频推荐案例
    6.2.1  场景介绍
    6.2.2  整体方案
    6.2.3  关键步骤
    6.2.4  小结
  6.3  金融风险识别案例
    6.3.1  场景介绍
    6.3.2  整体方案
    6.3.3  关键步骤
    6.3.4  小结
参考文献

内容大纲

作者介绍

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