大规模图数据的计算方法

使用Spark和GraphX进行大规模图计算和图挖掘的指南，详细讲解如何利用Spark技术处理图数据。涵盖了基本概念、操作方法以及实际应用，帮助用户高效地处理大规模图数据。

《基于Spark-Graphx的大规模用户图计算和应用》详细探讨了如何利用Apache Spark的GraphX组件进行大规模用户图计算。Spark作为快速、通用且可扩展的数据处理框架，其GraphX模块在社交网络分析、推荐系统构建和欺诈检测等领域发挥着重要作用。文章介绍了图计算的基本概念，以及如何使用RDD来表示和操作图的顶点和边。通过GraphX，可以实现图的遍历、模式匹配、最短路径查找等操作，还支持社区检测、度中心性计算、聚类系数分析和PageRank算法等应用。此外，文中还涵盖了图的转换和更新操作，以及各种算法的实现过程。对开发者来说，这是一份宝贵的学习资源。

这个项目提供了在大型图中实现社区检测算法的分布式方法。利用邻域聚合策略，采用Spark和GraphX包，通过简洁的数据管道实现Louvain社区检测算法的分布式计算。该方法适用于各种类型的图，如社交网络、网站图、学术引文网络等。大型图的复杂性使得人类难以直接理解和分析，因此数据挖掘算法在这一领域的应用变得尤为重要。

基于 Apache Spark，整合了来自互联网以及阿里云 EMR 智能团队研发的 JindoSpark 项目的实践经验，从多个维度阐述 Spark 的优化策略，并深入剖析其背后的实现原理，帮助读者在理解 Spark 运行机制的基础上进行性能调优。

详细阐述了基于网格计算构建大规模文本挖掘系统的重要性和实施方法。文本数据挖掘作为数据密集型、计算密集型和分布式协作的一般特点，在企业和政府组织中具有重要的应用前景。

《大规模数据集的挖掘》是一本免费的数据挖掘教材，适合学习和研究使用。

这本最新的CRC数据挖掘系列丛书介绍了特征选择的前沿思想和算法。

Matlab编写无向图代码的作者是Long T. Le，研究人员来自罗格斯大学的Long Le和Tina Eliassi-Rad。联系人为{longtle，eliassi}@cs.rutgers.edu。LearnLambda是一个研究原型代码，最大程度地减少大型图数据上的传播。运行前请确保配置正确的Matlab（2013b）、Java / Javac（1.6）、Python（2.7.5）、Numpy（1.7.1）、以及包含weka.jar的Weka（3.7.10）。如有路径设置问题，请修改以下文件：(1) ./run.sh (2) ./feat/run.sh (3) ./learn-lambda/run_lambda_role.sh (4) ./refex-role/run_rolx.sh (5) ./refex-role/run_transfer.sh (6) ./learn-lambda/run_lambda_feat.s。

将待处理文档的名称粘贴至代码中，点击运行即可获得分块处理的结果。这种方法能够有效应对大量数据的处理需求。