基于鯤鵬的分布式圖分析算法實戰(zhàn)

定　價：￥99.00

作　者：	張志威袁野曹莉
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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當(dāng)當(dāng)網(wǎng) (￥74.20)

ISBN：	9787111760276	出版時間：	2024-10-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書全面、系統(tǒng)地介紹了單機和分布式圖分析算法的理論基礎(chǔ)、框架、實戰(zhàn)應(yīng)用等，側(cè)重理論與實踐相結(jié)合。在內(nèi)容組織上，首先，本書整體介紹圖分析技術(shù)的發(fā)展歷程和現(xiàn)狀，并分析圖分析技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)。其次，本書系統(tǒng)介紹了以下內(nèi)容：單機圖分析算法的基本原理、常用場景和基礎(chǔ)解法；分布式圖分析技術(shù)的關(guān)鍵步驟解析及調(diào)優(yōu)策略指導(dǎo)；業(yè)界經(jīng)典的大數(shù)據(jù)平臺和主流的分布式開發(fā)框架，以及分布式圖計算框架的運行機制和任務(wù)調(diào)度策略；結(jié)合工業(yè)界軟硬件（鯤鵬芯片和鯤鵬BoostKit加速庫）對分布式圖分析算法進行調(diào)優(yōu)的方法。最后，本書將分布式圖分析技術(shù)應(yīng)用于實際場景，幫助讀者基于業(yè)務(wù)場景進行分布式圖計算框架選型。本書既可以幫助對大數(shù)據(jù)圖分析算法感興趣的讀者了解典型圖分析算法的原理與優(yōu)化技術(shù)，也可以作為華為鯤鵬圖分析算法框架下的實踐參考書。

作者簡介

　　張志威，北京理工大學(xué)計算機學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，入選國家高層次人才計劃。主持國家自然科學(xué)基金重點項目、科技部重點研發(fā)計劃項目課題等多項國家與省部級科研項目。主要研究方向為大規(guī)模圖數(shù)據(jù)管理與分析、分布式計算、數(shù)據(jù)湖、區(qū)塊鏈等。在ACM SIGMOD、KDD、ICDE、VLDB..Journal等發(fā)表中國計算機學(xué)會（CCF）A類論文40余篇。多次擔(dān)任ACM SIGMOD、VLDB、AAAI等國際學(xué)術(shù)會議程序委員會委員。袁野，北京理工大學(xué)基礎(chǔ)科學(xué)研究院院長，教授、博士生導(dǎo)師，國家杰青、優(yōu)青基金獲得者，CCF杰出會員，IEEE、ACM高級會員。主持國家自然科學(xué)基金重點項目，科技部重點研發(fā)項目等多項國家級科研項目。曾獲國家科技進步二等獎，中國電子學(xué)會自然科學(xué)獎一等獎等多項省部級獎項。同時擔(dān)任中國計算機學(xué)會（CCF）數(shù)據(jù)庫專業(yè)委員會副主任、大數(shù)據(jù)專家委員會委員。曾作為香港科技大學(xué)、香港中文大學(xué)、英國愛丁堡大學(xué)訪問學(xué)者。主要研究方向為大數(shù)據(jù)管理與分析。在ACM..SIGMOD、VLDB、ICDE、VLDB Journal、IEEE Trans. TKDE、IEEE Trans. TPDS等發(fā)表CCF A類論文100余篇。曹莉，華為公司圖分析算法專家，擁有近15年的圖算法創(chuàng)新應(yīng)用與研究經(jīng)驗，作為華為公司首個Spark分布式圖分析算法專家，深入了解金融、互聯(lián)網(wǎng)、交通、運營商、HPC等行業(yè)客戶需求，帶領(lǐng)團隊構(gòu)建了基于鯤鵬的大數(shù)據(jù)BoostKit圖分析算法加速庫，支持社團挖掘、中心性分析、路徑分析、拓?fù)涠攘?、相似性分析等典?0+算法，并在鯤鵬社區(qū)（hikunpeng）上線發(fā)布。

圖書目錄

叢書序
前言
本書閱讀導(dǎo)引
第1章　　圖分析技術(shù)概述001
1.1　圖分析技術(shù)的重要性002
1.1.1　發(fā)展脈絡(luò)002
1.1.3　應(yīng)用發(fā)展013
1.2　圖分析技術(shù)體系015
1.2.1　圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)015
1.2.2　圖計算技術(shù)018
1.2.3　圖學(xué)習(xí)技術(shù)021
1.2.4　圖生成技術(shù)024
1.2.5　圖可視化技術(shù)028
1.3　大數(shù)據(jù)背景下圖分析技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)030
第2章　　經(jīng)典圖算法033
2.1　路徑分析034
2.1.1　最短路徑算法034
2.1.2　環(huán)路檢測算法041
2.2　社區(qū)挖掘046
2.2.1　連通分量算法046
2.2.2　Louvain算法049
2.3　中心性分析052
2.3.1　Betweenness算法052
2.3.2　K-Core分解算法060
2.4　度量統(tǒng)計063
2.4.1　三角形計數(shù)算法064
2.4.2　集聚系數(shù)算法066
2.5　相似性分析067
2.5.1　SimRank算法068
2.5.2　子圖匹配算法069
第3章　　分布式圖計算框架073
3.1　分布式大數(shù)據(jù)平臺概述074
3.1.1　Hadoop074
3.1.2　Spark079
3.1.3　Flink082
3.1.4　小結(jié)085
3.2　分布式圖計算框架核心技術(shù)086
3.2.1　編程模型086
3.2.2　通信模型088
3.2.3　執(zhí)行模型090
3.2.4　計算模型091
3.2.5　圖劃分093
3.3　經(jīng)典分布式圖計算框架094
3.3.1　Pregel095
3.3.2　GraphLab096
3.3.3　GraphX098
3.3.4　Gemini099
3.4　分布式圖計算的技術(shù)挑戰(zhàn)100
第4章　　鯤鵬BoostKit圖分析算法加速庫103
4.1　鯤鵬芯片104
4.1.1　鯤鵬芯片的發(fā)展歷程104
4.1.2　鯤鵬芯片的架構(gòu)105
4.1.3　鯤鵬920的特性107
4.2　鯤鵬BoostKit概述108
4.2.1　鯤鵬應(yīng)用使能套件BoostKit108
4.2.2　大數(shù)據(jù)使能套件111
4.3　鯤鵬BoostKit圖分析算法加速庫簡介115
4.3.1　算法庫概述115
4.3.2　算法加速庫安裝部署119
4.3.3　算法庫集成開發(fā)125
4.3.4　算法庫調(diào)測樣例129
4.4　鯤鵬BoostKit圖分析算法加速庫調(diào)優(yōu)指南131
4.4.1　平臺側(cè)調(diào)優(yōu)131
4.4.2　資源側(cè)調(diào)優(yōu)133
4.4.3　算法側(cè)調(diào)優(yōu)136
第5章　　基于鯤鵬的分布式圖分析算法優(yōu)化實戰(zhàn)139
5.1　環(huán)路檢測算法140
5.1.1　分布式實現(xiàn)141
5.1.2　難點分析143
5.1.3　關(guān)鍵步驟與優(yōu)化點解析145
5.1.4　鯤鵬BoostKit算法API介紹152
5.2　Louvain算法153
5.2.1　分布式實現(xiàn)154
5.2.2　難點分析157
5.2.3　關(guān)鍵步驟與優(yōu)化點解析159
5.2.4　鯤鵬BoostKit算法API介紹165
5.3　Betweenness算法166
5.3.1　分布式實現(xiàn)167
5.3.2　難點分析171
5.3.3　關(guān)鍵步驟與優(yōu)化點解析173
5.3.4　鯤鵬BoostKit算法API介紹177
5.4　PageRank算法179
5.4.1　分布式實現(xiàn)180
5.4.2　難點分析182
5.4.3　關(guān)鍵步驟與優(yōu)化點解析183
5.4.4　鯤鵬BoostKit算法API介紹188
5.5　K-Core分解算法189
5.5.1　分布式實現(xiàn)191
5.5.2　難點分析193
5.5.3　關(guān)鍵步驟與優(yōu)化點解析194
5.5.4　鯤鵬BoostKit算法API介紹199
5.6　子圖匹配算法200
5.6.1　分布式實現(xiàn)200
5.6.2　難點分析204
5.6.3　關(guān)鍵步驟與優(yōu)化點解析204
5.6.4　鯤鵬BoostKit算法API介紹207
第6章　　圖分析算法應(yīng)用實戰(zhàn)211
6.1　網(wǎng)頁搜索排名案例212
6.1.1　場景介紹212
6.1.2　整體方案213
6.1.3　關(guān)鍵步驟215
6.1.4　小結(jié)221
6.2　視頻推薦案例222
6.2.1　場景介紹222
6.2.2　整體方案222
6.2.3　關(guān)鍵步驟224
6.2.4　小結(jié)229
6.3　金融風(fēng)險識別案例230
6.3.1　場景介紹230
6.3.2　整體方案230
6.3.3　關(guān)鍵步驟232
6.3.4　小結(jié)240
參考文獻241