【好书推荐】一本教你图算法的实践宝典

书，是人类进步的阶梯

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Graph Algorithms

Practical Examples in Apache Spark and Neo4j

Amy E. Hodler

Mark Needham

O'Reilly Media

目录结构

1.简介：简述图分析、图算法和图数据库及若干应用场景。

2.图理论与相关概念：主要介绍图的基础知识，包括如何表征图、不同的图及其属性和图算法的类型。

3.图平台及图处理：介绍如何应用 Apache Spark 和 Neo4j 处理图。

4.路径查找及图搜索算法：广度优先搜索、深度优先搜索、最短路径、最小生成树和随机游走。

5.中心性算法：度中心性、接近中心性、中介中心性和 PageRank 等。

6.社群发现算法：三角计数、连通组件、标签传播和 Louvain 算法等。

7.图算法应用实践：分别列举了图算法在 Apache Spark 和 Neo4j 上的应用例子。

8.使用图算法增强机器学习：使用图算法提高机器学习精度。

在网络安全领域，DNS、URL、DDoS 等日志告警以及各种知识数据与日俱增，为数据分析提供了丰富的资源。然而，由于异构数据较多、数据来源复杂等原因，实践中难以充分利用数据从多个剖面关联审视安全事件。

从柯尼斯堡七桥问题到知识图谱，图的发展帮助我们逐步深化对现实的认识。同样，图也可以应用在安全领域帮助解决以上问题。此次推荐的《Graph Algorithms: Practical Examples in Apache Spark and Neo4j》较为精炼地讲解了常见的图算法，侧重于从工程角度讲述图算法落地的实例，有助于构建基于图的安全分析平台。

推荐理由

算法讲解精炼到位，便于理解

如下面两图所示，该书不仅从算法图示对算法作出简洁明了的阐释，还展示了不同算法的用途对比。

路径查找算法

算法用途对比

提供样例数据和代码，便于实践

数据导入、图的构建、算法应用，每一步都提供了翔实的样例数据和代码，可以帮助读者由浅入深地了解算法的原理和使用场景。

创建图

算法应用

基于 Apache Spark 和 Neo4j，便于应用

Apache Spark 和 Neo4j 是很多数据分析人员钟爱的利器，书中提供的样例均是基于以上两个平台的，有助于把握算法本质，加快算法的工程化。

Neo4j

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