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그래프 알고리즘 : 스파크와 Neo4j로 이해하는 알고리즘과 그래프 분석
에이콘 데이터 과학 시리즈1 ㅣ 마크 니덤, 테크 트랜스 그룹 T4 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Graph Algorithms: Practical Examples in Apache Spark and Neo4j
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  • 발행일
2021년 07월 22일
  • 페이지수/크기/무게
348page/188*235*27/824g
  • ISBN
9791161755427/116175542X
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  • 상세정보
  • 그래프 분석과 알고리즘, 이론에 대한 소개로 시작해서 그래프 알고리즘에 초점을 맞춘 경로 찾기, 중심성, 커뮤니티 감지 등을 간략하게 설명한다. 알고리즘의 기능 설명을 확인할 수 있고, 알고리즘에 대한 사용 사례와 자세한 내용을 볼 수 있다. 또한 스파크, Neo4j에서 알고리즘 사용 방법을 제공하는 구체적인 예제 코드를 통해 이론의 활용이 가능하다. 그래프 분석으로 모든 조직의 복잡한 시스템과 대규모 네트워크의 동작을 파악할 수 있으며, 그래프 분석을 더 잘 활용해서 새로운 발견을 하고 지능형 솔루션을 더 빠르게 개발할 수 있을 것이다.
  • ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 데이터에서 그래프 분석으로 더 많은 예측 요소를 나타낼 수 있는 방법 ■ 인기 있는 그래프 알고리즘의 작동 방식과 적용 방식 ■ 20개 이상의 그래프 알고리즘 예제의 샘플 코드와 팁 ■ 다양한 유형의 상황에서 어떤 알고리즘을 사용할지 알아보기 ■ 스파크와 Neo4j용 작업 코드, 샘플 데이터 세트를 포함한 예제 ■ Neo4j와 스파크를 결합해 링크 예측을 할 수 있는 ML 워크플로 작성 ★ 이 책의 구성 ★ 처음 두 개 장에서는 그래프 분석, 알고리즘과 이론에 대한 소개를 제공한다. 세 번째 장에서는 고전적인 그래프 알고리즘(경로 찾기, 중심성, 커뮤니티 감지)에 초점을 맞춘 세 가지 내용을 상세히 살펴보기 전에 사용된 플랫폼을 간략하게 설명한다. 워크플로 내에서 그래프 알고리즘이 사용되는 방식을 보여주는 두 개의 장으로 책을 마무리한다. 하나는 일반 분석용이고 다른 하나는 머신러닝용이다. ★ 이 책의 대상 독자 ★ 아파치 스파크™ 또는 Neo4j를 사용해본 경험이 있는 개발자와 데이터 과학자가 그래프 알고리즘을 시작할 수 있도록 돕는 실용적인 가이드다. 알고리즘 예제는 스파크와 Neo4j 플랫폼을 활용하지만 선택한 그래프 기술에 관계없이 좀 더 일반적인 그래프 개념을 이해하는 데도 도움이 될 수 있다.
  • 1장. 시작하기 __그래프란? __그래프 분석과 알고리즘은 무엇인가? __그래프 프로세싱, 데이터베이스, 질의, 알고리즘 ____OLTP와 OLAP __그래프 알고리즘에 관심을 가져야 하는 이유 __그래프 분석 사례 __결론 2장. 그래프 이론과 개념 __용어 __그래프 타입과 구조 ____랜덤, 작은 세상, 척도 독립 구조 __그래프가 갖는 여러 특징 ____연결과 비연결 그래프 ____비가중 그래프와 가중 그래프 ____비방향성 그래프와 방향성 그래프 ____비순환 그래프와 순환 그래프 ____희소 그래프와 밀집 그래프 ____일분, 이분, k분 그래프 __그래프 알고리즘의 타입 ____경로 찾기 ____중심성 ____커뮤니티 검출 __요약 3장. 그래프 플랫폼과 프로세싱 __그래프 플랫폼과 프로세싱 고려 사항 ____플랫폼 고려 사항 ____프로세싱 고려 사항 __대표적인 플랫폼 ____플랫폼 선택 ____아파치 스파크 ____Neo4j 그래프 플랫폼 __요약 4장. 경로 찾기와 그래프 탐색 알고리즘 __예제 데이터: 운송 그래프 ____데이터를 아파치 스파크로 불러오기 ____데이터를 Neo4j로 불러오기 __너비 우선 탐색 ____너비 우선 탐색(아파치 스파크 활용) __깊...
  • ★ 옮긴이의 말 ★ 그래프 알고리즘은 오래 전부터 일상생활에서 많이 활용돼 왔다. 특히 스마트폰의 지하철 애플리케이션이나 자동차의 내비게이션은 자주 사용한다. 서울역에서 강남역까지의 가장 빠른 길을 찾으려고 지하철로 이동할 수도 있고, 자가용으로 이동할 수도 있다. 하지만 어떻게 가야 가장 빨리 도착할 수 있는지는 판단하기 어렵다. 이러한 어려움을 해결할 때 그래프 알고리즘이 사용된다. 출발지와 목적지를 입력만 하면 어느 길이 빠른지, 환승을 줄일 수 있는지 모두 살펴볼 수 있다. 이때 사용되는 그래프 알고리즘이 바로 최단 경로 알고리즘이다. 최단 경로 알고리즘은 그래프상의 두 정점 사이를 연결하는 경로 중 가장 짧은 경로를 찾는 방법이다. 여기서 ‘짧다’는 것은 단지 물리적인 거리 외에도 시간과 비용 등의 다양한 기준을 사용할 수 있다. 이렇게 일상생활에서 중요한 위치를 차지하는 그래프 알고리즘은 개발자라면 누구든지 습득해야 하는 필수 지식으로 자리를 잡았다. 뉴욕 주립 대학교의 스티븐 스키에나 교수는 “그래프는 교통 시스템, 인간 상호작용 및 통신 네트워크의 조직을 설명하는 컴퓨터 과학의 추상적 통합 주제 중 하나이며, 그래프 교육을 받은 프로그래머는 매우 다양한 구조를 모델링할 수 있기 때문에 개발할 때 큰 도움이 된다.”라고 언급했다. 개발자들이 산업 전반에서 사용되는 그래프 이론을 현실의 개발에 적용하는 데 이 책은 많은 도움이 된다. 자동차 업계에 있는 개발자라면 자율 주행 알고리즘을 만드는 데 그래프 알고리즘을 가장 필수적으로 적용해야 하지 않을까? 여러 가지 그래프 알고리즘을 학습하고 그 알고리즘 중 어느 것을 사용할지 정하는 일은 매우 어려운 일이지만 이 책이 그 결정에 도움될 수 있을 것이다. 그래프 알고리즘의 다양한 주제를 다루며, 사용자가 자유롭게 사용할 수 있을 정도의 상세한 설명을 제공한다. 알고리즘의 기능에 대한 설명을 학습하고, 알고리즘의 사용 사례와 자세한 내용을 확인할 수 있다. 더불어 스파크, Neo4j 또는 두 가지 모두에서 구체적 알고리즘 사용 방법을 볼 수 있어서 실제로 알고리즘을 사용하려는 개발자들의 레퍼런스가 될 수 있다. 진심으로 이 책이 모든 독자가 그래프 알고리즘을 이해하고 실제로 구현하는 데 많은 도움이 되길 바란다.
  • 마크 니덤 [저]
  • 테크 트랜스 그룹 T4 [저]
  • 테크 트랜스 그룹 T4는 최신 IT 테크놀로지에 대한 리서치를 목적으로 하는 스터디 그룹이다. 엔터프라이즈 환경에서 오픈소스를 활용한 프레임워크 구축에 관심이 많으며 React.js, Node.js, OpenCV, 머신러닝/딥러닝 등의 기술에 주목하고 있다. 또한 다양한 오픈소스 기반 플랫폼의 개발 및 활용에 많은 관심을 갖고 있다. 역서로는 『OpenCV를 위한 머신러닝』(에이콘, 2017), 『컴퓨터 비전과 딥러닝』(에이콘, 2018) 등이 있다.
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