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课程大纲
介绍
- 图形数据库和库
了解图形数据
- 作为数据结构的图形
- 使用顶点(点)和边(线)对真实场景进行建模
使用 Graph Database 对图形数据进行建模、持久化和处理
- 局部图算法/遍历
- neo4j、OrientDB 和 Titan
练习:使用 neo4j 对图形数据进行建模
- 白板数据建模
超越 Graph Databases:图计算
- 了解属性图
- 不同场景的图形建模(软件图、讨论图、概念图)
使用遍历解决实际问题
- 算法/定向遍历图形
- 确定循环悬浮
案例研究:对讨论贡献者进行排名
- 按参与讨论的数量和深度排名
- 关于情绪和概念分析的说明
Graph Computing:本地内存中 Graph 工具包
- 图形分析和可视化
- JUNG、NetworkX 和 iGraph
练习:使用 NetworkX 对图形数据进行建模
- 使用 NetworkX 对复杂系统进行建模
Graph Computing: 批处理图框架
- 利用 Hadoop 进行存储 (HDFS) 和处理 (MapReduce)
- 迭代算法概述
- Hama、Giraph 和 GraphLab
Graph Computing: 图并行计算
- 在单个系统中统一 ETL、探索性分析和迭代图计算
- GraphX
设置和安装
- Hadoop 和 Spark
GraphX 运算符
- 属性、结构、联接、邻域聚合、缓存和解缓存
使用 Pregel API 进行迭代
- 传递用于发送、接收和计算的参数
构建图表
- 在 RDD 或磁盘上使用顶点和边
设计 Scalable 算法
- GraphX 优化
Accessing 其他算法
- PageRank、连接组件、三角形计数
练习:页面排名和排名靠前的用户
- 使用文本文件作为输入来构建和处理图形数据
部署到生产环境
闭幕致辞
要求
- Java 编程和框架的不足
- 对 Python 的一般理解是有帮助的,但不是必需 的
- 对数据库概念的一般了解
观众
- 开发 人员
28 小时
客户评论 (2)
Broad coverage and deep knowledge about Semantic Web
XINJIAN GUO - Yale University
课程 - Semantic Web Overview
Very nice training