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157千字
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2024-02-01
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主编推荐语
一本全面讲解当下主流图算法原理与工程实践的著作。
内容简介
全书共10章：
第1~3章主要介绍图的思维方式、图算法基础以及如何评估图算法的效率；
第4~9章主要讲解6类经典图算法，包括中心性算法、相似度算法、连通性和紧密度算法、传播与分类算法、拓扑链接预测算法、图嵌入算法等，一共20余种算法，详细讲解了这些算法的原理、参数以及行业应用。
第10章以案例的方式讲解了图算法在金融、生物医药等领域的深度应用，旨在为广大图数据库的使用者、开发者提供启发性思考。
目录
- 版权信息
- 前言
- 第1章 图思维方式
- 1.1 什么是图
- 1.1.1 人类到底是如何思考的
- 1.1.2 由一道面试题引发的思考
- 1.2 图论与图计算
- 1.2.1 图论及其发展史
- 1.2.2 图计算概述
- 第2章 图算法基础
- 2.1 图算法的分类
- 2.2 图分析与数据科学
- 第3章 如何评估图算法的效率
- 3.1 什么是算法效率
- 3.2 查询模式、数据结构和计算效率
- 3.2.1 查询模式
- 3.2.2 数据结构与计算效率
- 3.3 并发设计与加速
- 第4章 中心性算法
- 4.1 节点度中心性
- 4.1.1 算法历史和原理
- 4.1.2 算法复杂度与算法参数
- 4.1.3 行业应用：零售信贷消费预测
- 4.2 接近中心性
- 4.2.1 算法历史和原理
- 4.2.2 算法复杂度与算法参数
- 4.2.3 行业应用：功能性场所选址
- 4.3 中介中心性
- 4.3.1 算法历史和原理
- 4.3.2 算法复杂度与算法参数
- 4.3.3 行业应用：交通枢纽评估
- 4.4 网页排名
- 4.4.1 算法历史和原理
- 4.4.2 算法复杂度与算法参数
- 4.4.3 行业应用：互联网网页排名
- 4.5 虚假账号排名
- 4.5.1 算法历史和原理
- 4.5.2 算法复杂度与算法参数
- 4.5.3 行业应用：社交网络恶意账号识别
- 第5章 相似度算法
- 5.1 杰卡德相似度
- 5.1.1 算法历史和原理
- 5.1.2 算法复杂度与算法参数
- 5.1.3 行业应用：度量学习模型的预测准确性
- 5.2 重叠相似度
- 5.2.1 算法历史和原理
- 5.2.2 算法复杂度与算法参数
- 5.2.3 行业应用：文本相似度比较
- 5.3 余弦相似度
- 5.3.1 算法历史和原理
- 5.3.2 算法复杂度与算法参数
- 5.3.3 行业应用：人脸识别
- 5.4 欧几里得距离
- 5.4.1 算法历史和原理
- 5.4.2 算法复杂度与算法参数
- 5.4.3 行业应用：异常检测
- 5.5 皮尔森相关系数
- 5.5.1 算法历史和原理
- 5.5.2 算法复杂度与算法参数
- 5.5.3 行业应用：构建相关性网络
- 第6章 连通性和紧密度算法
- 6.1 全图k邻
- 6.1.1 算法历史和原理
- 6.1.2 算法复杂度与算法参数
- 6.1.3 行业应用：企业影响力分析（工商和供应链图谱）
- 6.2 三角形计算
- 6.2.1 算法历史和原理
- 6.2.2 算法复杂度与算法参数
- 6.2.3 行业应用：社交网络紧密性
- 6.3 二分图
- 6.3.1 算法历史和原理
- 6.3.2 算法复杂度与算法参数
- 6.3.3 行业应用：地图着色问题
- 6.4 连通分量
- 6.4.1 算法历史和原理
- 6.4.2 算法复杂度与算法参数
- 6.4.3 行业应用：中继器网络安全系数计算
- 6.5 最小生成树
- 6.5.1 算法历史和原理
- 6.5.2 算法复杂度与算法参数
- 6.5.3 行业应用：电力、网络线路规划
- 第7章 传播与分类算法
- 7.1 标签传播
- 7.1.1 算法历史和原理
- 7.1.2 算法复杂度与算法参数
- 7.1.3 行业应用：社交网络用户兴趣分类
- 7.2 k最近邻
- 7.2.1 算法历史和原理
- 7.2.2 算法复杂度与算法参数
- 7.2.3 行业应用：手写识别与离群点检测
- 7.3 k均值
- 7.3.1 算法历史和原理
- 7.3.2 算法复杂度与算法参数
- 7.3.3 行业应用：基于向量聚类的图像颜色缩减
- 7.4 鲁汶识别
- 7.4.1 算法历史和原理
- 7.4.2 算法复杂度与算法参数
- 7.4.3 行业应用：用户社交关系分类
- 第8章 拓扑链接预测算法
- 8.1 基于节点低阶相似性
- 8.1.1 共同邻居
- 8.1.2 AA指标
- 8.1.3 资源分配
- 8.1.4 优先连接
- 8.2 基于节点高阶相似性
- 8.2.1 最短距离
- 8.2.2 Katz指标
- 8.2.3 重启型随机游走
- 8.2.4 SimRank指标
- 8.3 行业应用：推荐系统
- 第9章 图嵌入算法
- 9.1 图嵌入的目的
- 9.2 基于随机游走
- 9.2.1 随机游走概述
- 9.2.2 Skip-gram模型
- 9.2.3 负采样
- 9.2.4 损失函数
- 9.3 基于图神经网络
- 9.3.1 图神经网络概述
- 9.3.2 图卷积网络
- 9.3.3 GraphSAGE
- 9.4 行业应用：药物不良反应预测
- 第10章 图算法实战
- 10.1 在流动性风险管理中的创新应用
- 10.1.1 应用背景概述
- 10.1.2 传统计量工具的痛点与图变革
- 10.1.3 图计算应用于流动性风险管理的优势
- 10.2 在交叉性金融风险领域的识别与计量
- 10.2.1 交叉性金融风险的“蝴蝶效应”
- 10.2.2 识别并计量交叉性金融风险
- 10.2.3 图计算在金融领域的应用
- 10.3 实时商业决策与智能
- 10.4 最终受益人查询
- 10.5 实时欺诈识别
- 10.6 AI知识图谱反洗钱与智能推荐
- 10.6.1 反洗钱场景
- 10.6.2 智能推荐场景
- 10.7 寄生虫网络的研究
- 10.7.1 研究生态系统的痛点与解决思路
- 10.7.2 关于流行病的预防与研究
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出版方
机械工业出版社
机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。
