图分析可以揭示复杂系统和大规模网络的运作机制，图算法为构建智能应用程序提供了快速建模的框架，有助于更准确、更快速地做出预测。包括商品推荐和欺诈检测在内的许多人工智能问题能转换为图论问题。本书基于Spark和Neo4j讲解近20种常用的图算法，帮助读者拓展重要图分析类型的相关知识和能力，更快速地发现数据中的模式并找到更优的解决方案。

图数据库是NoSQL类数据库的又一大典型代表，在国内图数据库属于新兴事物，其优异的复杂关系解决方案引起了国内众多大型互联网公司及IT开发者的关注，而Neo4j是目前图形化数据库中最为出色、最为成熟的产品。本书的第一版书名是《Neo4j**指南》，发行量超过13000册，本书在第一版的基础上补充完善了Neo4j的新特性、新功能。 本书基于Neo4j 4.4版本编写，共分10章，涵盖基本概念、基础入门、查询语言、程序开发技术、管理运维、集群技术、应用案例、高级应用、配置设置、内建过程、GDS、Fabric等内容。 本书内容涉及Neo4j的大部分知识，既可以作为Neo4j初学者的入门教材，也可以作为相关行业Neo4j技术专家的参考手册。

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本书介绍了作者提出的敏捷数据科学的方法论，结合作者在行业中多年的实际工作经验，为数据科学团队提供了一套以类似敏捷开发的方法开展数据科学研究的实践经验。全书基于Spark做全栈数据分析，书中展示了工业界一些常见工具的使用，包括从前端显示到后端处理的各个环节，手把手帮助数据科学家快速将理论转化为真正面向用户的应用程序，从而让读者在利用数据创造真正价值的同时，也能不断完善自己的研究。本书适合初学者阅读，数据科学家、工程师、分析师都能在本书中有所收获。

Sandy Ryza 是Cloudera公司资深数据科学家，Apache Spark项目的活跃代码贡献者。最近领导了Cloudera公司的Spark开发工作。他还是Hadoop项目管理委员会委员。 Uri Laserson 是Cloudera公司资深数据科学家，专注于Hadoop生态系统中的Python部分。 Sean Owen 是Cloudera公司EMEA地区的数据科学总监，也是Apache Spark项目的代码提交者。他创立了基于Spark、Spark Streaming和Kafka的Hadoop实时大规模学习项目Oryx（之前称为Myrrix）。 Josh Wills 是Cloudera公司的高级数据科学总监，Apache Crunch项目的发起者和副总裁。

作为计算框架，Spark速度快，开发简单，能同时兼顾批处理和实时数据分析，因此很快被广大企业级用户所采纳，并随着近年人工智能的崛起而成为分析和挖掘大数据的重要得力工具。 本书由业内知名数据科学家执笔，通过丰富的示例展示了如何结合Spark、统计方法和真实世界数据集来解决数据分析问题，既涉及模型的构建和评价，也涵盖数据清洗、数据预处理和数据探索，并描述了如何将结果变为生产应用，是运用Apache Spark进行大数据分析和处理的实战宝典。 第2版根据新版Spark最佳实践，对样例代码和所用资料做了大量更新。 本书涵盖模式如下： ● 音乐推荐和Audioscrobbler数据集 ● 用决策树算法预测森林植被 ● 基于K均值聚类进行网络流量异常检测 ● 基于潜在语义算法分析维基百科 ● 用GraphX分析伴生网络 ● 对纽约出租车轨迹进行空间和时间数据分析...(展开全部)

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