. The world is changing rapidly, and we are facing many challenges such as climate change, social inequality, and political polarization. To overcome these challenges, we need to evolve our technology and use it to better understand the world around us. However, this can only happen if we develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. This means that we must study and understand the process of technology evolution so that we can adapt to it and use it to improve our lives. One way to do this is by analyzing the structure of graphs, which are used to represent complex systems and relationships. By mapping problems onto graphs and searching for solutions, we can gain valuable insights into how they work and how to solve them. But keeping up with the latest advances in graph analytics is challenging, as the field is constantly evolving and new techniques are being developed. To help address this challenge, the editors of Massive Graph Analytics have brought together nearly 70 researchers from around the world to summarize their work with graphs in this book. They cover a wide range of topics, including graph algorithms, machine learning on graphs, and graph visualization, providing readers with a comprehensive overview of the field. The book begins by explaining the basics of graph theory and its applications, making it accessible to readers who may not be familiar with the subject. It then delves into more advanced topics such as graph clustering, graph neural networks, and graph-based machine learning. The authors also discuss the challenges of working with massive graphs, such as scalability and performance issues, and provide solutions to overcome these challenges. Throughout the book, the authors use real-world examples to illustrate the power of graph analytics in solving complex problems. For example, they show how graphs can be used to analyze social networks and identify influential individuals, or to optimize supply chain logistics and reduce costs.

.Мир быстро меняется, и мы сталкиваемся со многими проблемами, такими как изменение климата, социальное неравенство и политическая поляризация. Чтобы преодолеть эти проблемы, нам необходимо развивать нашу технологию и использовать ее для лучшего понимания окружающего мира. Однако это может произойти только в том случае, если мы выработаем личностную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний. Это означает, что мы должны изучить и понять процесс эволюции технологий, чтобы мы могли адаптироваться к нему и использовать его для улучшения нашей жизни. Один из способов сделать это - анализ структуры графов, которые используются для представления сложных систем и отношений. Отображая задачи на графиках и ища решения, мы можем получить ценную информацию о том, как они работают и как их решать. Но идти в ногу с последними достижениями в области анализа графов сложно, поскольку область постоянно развивается и разрабатываются новые методы. Чтобы помочь решить эту проблему, редакторы Massive Graph Analytics собрали почти 70 исследователей со всего мира, чтобы обобщить свою работу с графиками в этой книге. Они охватывают широкий спектр тем, включая алгоритмы графов, машинное обучение на графах и визуализацию графов, предоставляя читателям всесторонний обзор этой области. Книга начинается с объяснения основ теории графов и её приложений, делая её доступной для читателей, которые могут быть не знакомы с предметом. Затем он углубляется в более продвинутые темы, такие как кластеризация графов, нейронные сети графов и машинное обучение на основе графов. Авторы также обсуждают проблемы работы с массивными графиками, такие как проблемы масштабируемости и производительности, и предлагают решения для преодоления этих проблем. На протяжении всей книги авторы используют реальные примеры, иллюстрирующие силу аналитики графов при решении сложных задач. Например, они показывают, как графики можно использовать для анализа социальных сетей и выявления влиятельных лиц или для оптимизации логистики цепочки поставок и снижения затрат.

.Mire change rapidement et nous sommes confrontés à de nombreux défis tels que le changement climatique, les inégalités sociales et la polarisation politique. Pour surmonter ces défis, nous devons développer notre technologie et l'utiliser pour mieux comprendre le monde qui nous entoure. Mais cela ne peut se produire que si nous développons un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. Cela signifie que nous devons étudier et comprendre le processus d'évolution de la technologie afin que nous puissions nous y adapter et l'utiliser pour améliorer nos vies. Une façon de le faire est d'analyser la structure des graphes qui sont utilisés pour représenter les systèmes complexes et les relations. En affichant les tâches sur les graphiques et en recherchant des solutions, nous pouvons obtenir des informations précieuses sur la façon dont elles fonctionnent et comment les résoudre. Mais il est difficile de suivre les progrès récents dans le domaine de l'analyse des graphes, car le domaine est en constante évolution et de nouvelles méthodes sont développées. Pour aider à résoudre ce problème, les éditeurs de Massive Graph Analytics ont réuni près de 70 chercheurs du monde entier pour résumer leurs travaux avec des graphiques dans ce livre. Ils couvrent un large éventail de sujets, y compris les algorithmes de graphe, l'apprentissage automatique des graphes et la visualisation des graphes, offrant aux lecteurs un aperçu complet de ce domaine. livre commence par expliquer les fondements de la théorie des graphes et de ses applications, ce qui le rend accessible aux lecteurs qui ne connaissent peut-être pas le sujet. Il explore ensuite des sujets plus avancés tels que le clustering de graphes, les réseaux neuronaux de graphes et l'apprentissage automatique basé sur des graphes. s auteurs discutent également des problèmes de graphiques massifs, tels que les problèmes d'évolutivité et de performance, et proposent des solutions pour surmonter ces problèmes. Tout au long du livre, les auteurs utilisent des exemples réels qui illustrent la force de l'analyse des graphes dans la résolution de problèmes complexes. Par exemple, ils montrent comment les graphiques peuvent être utilisés pour analyser les réseaux sociaux et identifier les influenceurs, ou pour optimiser la logistique de la chaîne d'approvisionnement et réduire les coûts.

.O mundo está mudando rapidamente e enfrentamos muitos desafios, como a mudança climática, a desigualdade social e a polarização política. Para superar esses problemas, precisamos desenvolver a nossa tecnologia e usá-la para compreender melhor o mundo. No entanto, isso só pode acontecer se desenvolvermos um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno. Isso significa que temos de estudar e compreender a evolução da tecnologia para nos adaptarmos a ela e usá-la para melhorar a nossa vida. Uma maneira de fazer isso é analisar a estrutura dos gráficos que são usados para representar sistemas e relações complexas. Ao exibir tarefas em gráficos e encontrar soluções, podemos obter informações valiosas sobre como elas funcionam e como resolvê-las. Mas é difícil seguir os avanços recentes na análise de gráficos, porque a área está em constante evolução e novos métodos estão sendo desenvolvidos. Para ajudar a resolver este problema, os editores da Massive Graph Analytics reuniram quase 70 pesquisadores de todo o mundo para resumir seu trabalho com gráficos neste livro. Eles abrangem uma variedade de temas, incluindo algoritmos de gráficos, aprendizagem de máquinas em gráficos e visualização de gráficos, oferecendo aos leitores uma visão completa da área. O livro começa explicando os fundamentos da teoria dos gráficos e seus aplicativos, tornando-o acessível aos leitores que podem não estar familiarizados com o assunto. Depois, aprofundou-se em temas mais avançados, como clusterização de gráficos, redes neurais de gráficos e treinamento de máquinas baseado em gráficos. Os autores também discutem problemas com gráficos maciços, como problemas de escalabilidade e produtividade, e oferecem soluções para superar esses problemas. Ao longo do livro, os autores utilizam exemplos reais que ilustram o poder dos analistas de grafos em tarefas complexas. Por exemplo, eles mostram como os gráficos podem ser usados para analisar redes sociais e identificar indivíduos influentes ou para otimizar a logística da cadeia de fornecimento e reduzir custos.

.Il mondo sta cambiando rapidamente e stiamo affrontando molte sfide, come il cambiamento climatico, le disuguaglianze sociali e la polarizzazione politica. Per superare questi problemi, dobbiamo sviluppare la nostra tecnologia e utilizzarla per capire meglio il mondo. Tuttavia, ciò può accadere solo se sviluppiamo un paradigma personale della percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna. Ciò significa che dobbiamo studiare e comprendere l'evoluzione della tecnologia per poterci adattare e usarla per migliorare la nostra vita. Un modo per farlo è analizzare la struttura dei grafici utilizzati per rappresentare sistemi e relazioni complesse. Con la visualizzazione delle attività nei grafici e la ricerca di soluzioni, possiamo ottenere informazioni preziose su come funzionano e come affrontarle. Ma mantenere il passo con gli ultimi progressi nell'analisi dei grafici è difficile, perché l'area è in continua evoluzione e si stanno sviluppando nuovi metodi. Per aiutare a risolvere questo problema, i Massive Graph Analytics hanno riunito quasi 70 ricercatori di tutto il mondo per riassumere il loro lavoro con grafici in questo libro. Coprono una vasta gamma di argomenti, tra cui algoritmi grafici, apprendimento automatico su grafici e visualizzazione grafica, fornendo ai lettori una panoramica completa di questo campo. Il libro inizia spiegando le basi della teoria dei grafici e delle sue applicazioni, rendendolo accessibile ai lettori che potrebbero non conoscere l'oggetto. approfondisce poi su temi più avanzati, come il clustering dei grafici, le reti neurali dei grafici e l'apprendimento automatico basato su grafici. Gli autori discutono inoltre di problemi di grafica massiccia, come la scalabilità e le prestazioni, e offrono soluzioni per affrontare questi problemi. Durante tutto il libro, gli autori utilizzano esempi concreti che illustrano la forza degli analisti di grafica per affrontare le sfide. Ad esempio, dimostrano come i grafici possano essere utilizzati per analizzare i social network e identificare soggetti influenti o per ottimizzare la logistica della catena di approvvigionamento e ridurre i costi.

Die Welt verändert sich rasant und wir stehen vor vielen Herausforderungen wie Klimawandel, soziale Ungleichheit und politische Polarisierung. Um diese Herausforderungen zu meistern, müssen wir unsere Technologie weiterentwickeln und nutzen, um die Welt um uns herum besser zu verstehen. Dies kann jedoch nur geschehen, wenn wir ein persönliches Paradigma der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens entwickeln. Das bedeutet, dass wir den Entwicklungsprozess der Technologie untersuchen und verstehen müssen, damit wir uns daran anpassen und ihn nutzen können, um unser ben zu verbessern. Eine Möglichkeit, dies zu tun, ist die Analyse der Struktur von Graphen, die verwendet werden, um komplexe Systeme und Beziehungen darzustellen. Durch die Anzeige von Aufgaben in Diagrammen und die Suche nach Lösungen können wir wertvolle Erkenntnisse darüber gewinnen, wie sie funktionieren und wie sie gelöst werden können. Es ist jedoch schwierig, mit den neuesten Fortschritten auf dem Gebiet der Graphenanalyse Schritt zu halten, da sich das Gebiet ständig weiterentwickelt und neue Methoden entwickelt werden. Um dieses Problem zu lösen, haben die Redakteure von Massive Graph Analytics fast 70 Forscher aus der ganzen Welt zusammengebracht, um ihre Arbeit mit Grafiken in diesem Buch zusammenzufassen. e decken eine breite Palette von Themen ab, darunter Graphenalgorithmen, maschinelles rnen auf Graphen und Graphenvisualisierung, die den sern einen umfassenden Überblick über diesen Bereich geben. Das Buch beginnt mit einer Erläuterung der Grundlagen der Graphentheorie und ihrer Anwendungen und macht es sern zugänglich, die mit dem Thema möglicherweise nicht vertraut sind. Es geht dann tiefer in fortgeschrittenere Themen wie Graphclustering, neuronale Graphennetzwerke und graphenbasiertes maschinelles rnen. Die Autoren diskutieren auch die Herausforderungen im Umgang mit massiven Zeitplänen wie Skalierbarkeits- und istungsproblemen und schlagen Lösungen vor, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Während des gesamten Buches verwenden die Autoren reale Beispiele, die die Stärke der Graphenanalyse bei der Lösung komplexer Probleme veranschaulichen. e zeigen zum Beispiel, wie Grafiken genutzt werden können, um Social Media zu analysieren und Influencer zu identifizieren oder die Logistik der Lieferkette zu optimieren und Kosten zu senken.

. Świat szybko się zmienia i stajemy przed wieloma wyzwaniami, takimi jak zmiana klimatu, nierówność społeczna i polaryzacja polityczna. Aby przezwyciężyć te wyzwania, musimy rozwijać naszą technologię i wykorzystywać ją do lepszego zrozumienia otaczającego nas świata. Może się to jednak zdarzyć tylko wtedy, gdy opracujemy osobisty paradygmat postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Oznacza to, że musimy studiować i rozumieć ewolucję technologii, abyśmy mogli ją dostosować i wykorzystać do poprawy naszego życia. Jednym ze sposobów jest analiza struktury wykresów, które są używane do reprezentowania złożonych systemów i relacji. Czarterując zadania i szukając rozwiązań, możemy uzyskać cenne spostrzeżenia na temat sposobu ich działania i sposobu ich rozwiązywania. Ale nadążanie za najnowszymi postępami w analizie wykresu jest trudne, ponieważ pole stale się rozwija i opracowywane są nowe metody. Aby rozwiązać ten problem, redaktorzy Massive Graph Analytics zgromadzili blisko 70 badaczy z całego świata, aby podsumować swoje prace wykresami w tej książce. Obejmują one szeroką gamę tematów, w tym algorytmy wykresów, uczenie się obrabiarek i wizualizację wykresów, zapewniając czytelnikom kompleksowy przegląd dziedziny. Książka zaczyna się od wyjaśnienia podstaw teorii wykresu i jego zastosowań, dzięki czemu jest dostępna dla czytelników, którzy mogą nie znać tematu. Następnie zagłębia się w bardziej zaawansowane tematy, takie jak klastrowanie wykresów, sieci neuronowe wykresów i uczenie maszynowe oparte na wykresie. Autorzy omawiają również wyzwania związane z pracą z ogromnymi wykresami, takimi jak skalowalność i kwestie wydajności, oraz proponują rozwiązania w celu przezwyciężenia tych wyzwań. W całej książce autorzy wykorzystują przykłady świata rzeczywistego ilustrujące siłę analizy wykresów w rozwiązywaniu złożonych problemów. Na przykład pokazują, jak wykresy mogą być wykorzystywane do analizy mediów społecznościowych i identyfikacji influencerów, lub do optymalizacji logistyki łańcucha dostaw i zmniejszenia kosztów.

העולם משתנה במהירות ואנו מתמודדים עם אתגרים רבים כמו שינויי אקלים, אי-שוויון חברתי וקיטוב פוליטי. כדי להתגבר על האתגרים הללו, עלינו לפתח את הטכנולוגיה שלנו ולהשתמש בה כדי להבין טוב יותר את העולם הסובב אותנו. עם זאת, זה יכול לקרות רק אם אנו מפתחים פרדיגמה אישית לתפיסה של התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני. זה אומר שעלינו לחקור ולהבין את התפתחות הטכנולוגיה כך שנוכל להסתגל אליה ולהשתמש בה כדי לשפר את חיינו. דרך אחת לעשות זאת היא על ידי ניתוח המבנה של גרפים המשמשים לייצוג מערכות ומערכות יחסים מורכבות. ע "י מיפוי משימות וחיפוש פתרונות, אנחנו יכולים להשיג תובנות יקרות איך הם עובדים ואיך לפתור אותם. אבל שמירה על קשר עם ההתקדמות האחרונה בניתוח הגרפים קשה ככל שהשדה מתפתח כל הזמן ושיטות חדשות מפותחות. כדי לסייע בפתרון בעיה זו, עורכי ”מאסיב גרף אנליטיקה” איגדו קרוב ל-70 חוקרים מרחבי העולם כדי לסכם את עבודתם עם גרפים בספר זה. הם מכסים מגוון רחב של נושאים, כולל אלגוריתמי גרף, למידת מכונת גרף, והדמיית גרף, המספקים לקוראים סקירה מקיפה של התחום. הספר מתחיל בכך שהוא מסביר את יסודות תורת הגרפים ואת יישומיה, והופך אותה לנגישה לקוראים שאינם מכירים את הנושא. לאחר מכן הוא מתעמק בנושאים מתקדמים יותר כגון קיבוצי גרף, רשתות עצביות גרף, ולימוד מכונה מבוסס גרף. המחברים גם דנים באתגרים של עבודה עם גרפים מסיביים, כגון קשקשים ובעיות ביצועים, ומציעים פתרונות כדי להתגבר על אתגרים אלה. לאורך הספר משתמשים המחברים בדוגמאות מהעולם האמיתי הממחישות את עוצמת האנליטיקה הגרפית בפתרון בעיות מורכבות. לדוגמה, הם מראים כיצד ניתן להשתמש בגרפים כדי לנתח מדיה חברתית ולזהות משפיעים, או כדי לייעל לוגיסטיקה של שרשרת האספקה ולהפחית עלויות.''

Dünya hızla değişiyor ve iklim değişikliği, sosyal eşitsizlik ve siyasi kutuplaşma gibi birçok zorlukla karşı karşıyayız. Bu zorlukların üstesinden gelmek için, teknolojimizi geliştirmeli ve çevremizdeki dünyayı daha iyi anlamak için kullanmalıyız. Bununla birlikte, bu ancak modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirirsek gerçekleşebilir. Bu, teknolojinin evrimini incelememiz ve anlamamız gerektiği anlamına gelir, böylece ona uyum sağlayabilir ve yaşamlarımızı iyileştirmek için kullanabiliriz. Bunu yapmanın bir yolu, karmaşık sistemleri ve ilişkileri temsil etmek için kullanılan grafiklerin yapısını analiz etmektir. Görevleri listeleyerek ve çözümler arayarak, nasıl çalıştıkları ve nasıl çözülecekleri konusunda değerli bilgiler edinebiliriz. Ancak grafik analizindeki en son gelişmelere ayak uydurmak, alan sürekli geliştiği ve yeni yöntemler geliştirildiği için zordur. Bu sorunu çözmeye yardımcı olmak için Massive Graph Analytics editörleri, çalışmalarını bu kitaptaki grafiklerle özetlemek için dünyanın dört bir yanından yaklaşık 70 araştırmacıyı bir araya getirdi. Grafik algoritmaları, grafik makine öğrenimi ve grafik görselleştirme gibi çok çeşitli konuları kapsar ve okuyuculara alana kapsamlı bir genel bakış sunar. Kitap, grafik teorisinin temellerini ve uygulamalarını açıklayarak başlar ve konuya aşina olmayan okuyucular için erişilebilir olmasını sağlar. Daha sonra grafik kümeleme, grafik sinir ağları ve grafik tabanlı makine öğrenimi gibi daha gelişmiş konulara girer. Yazarlar ayrıca ölçeklenebilirlik ve performans sorunları gibi büyük grafiklerle çalışmanın zorluklarını tartışmakta ve bu zorlukların üstesinden gelmek için çözümler önermektedir. Kitap boyunca, yazarlar karmaşık problemleri çözmede grafik analitiğinin gücünü gösteren gerçek dünya örneklerini kullanıyorlar. Örneğin, grafiklerin sosyal medyayı analiz etmek ve etkileyicileri tanımlamak veya tedarik zinciri lojistiğini optimize etmek ve maliyetleri azaltmak için nasıl kullanılabileceğini gösterirler.

العالم يتغير بسرعة ونواجه العديد من التحديات مثل تغير المناخ وعدم المساواة الاجتماعية والاستقطاب السياسي. للتغلب على هذه التحديات، نحتاج إلى تطوير تقنيتنا واستخدامها لفهم العالم من حولنا بشكل أفضل. ومع ذلك، لا يمكن أن يحدث هذا إلا إذا وضعنا نموذجًا شخصيًا لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. هذا يعني أنه يجب علينا دراسة وفهم تطور التكنولوجيا حتى نتمكن من التكيف معها واستخدامها لتحسين حياتنا. تتمثل إحدى طرق القيام بذلك في تحليل بنية الرسوم البيانية المستخدمة لتمثيل الأنظمة والعلاقات المعقدة. من خلال رسم المهام والبحث عن حلول، يمكننا اكتساب رؤى قيمة حول كيفية عملها وكيفية حلها. لكن مواكبة أحدث التطورات في تحليل الرسم البياني أمر صعب لأن المجال يتطور باستمرار ويتم تطوير طرق جديدة. للمساعدة في حل هذه المشكلة، جمع محررو الرسم البياني الضخم ما يقرب من 70 باحثًا من جميع أنحاء العالم لتلخيص عملهم باستخدام الرسوم البيانية في هذا الكتاب. وهي تغطي مجموعة واسعة من الموضوعات، بما في ذلك خوارزميات الرسم البياني والتعلم الآلي للرسم البياني وتصور الرسم البياني، مما يوفر للقراء نظرة عامة شاملة على هذا المجال. يبدأ الكتاب بشرح أساسيات نظرية الرسم البياني وتطبيقاتها، مما يجعله في متناول القراء الذين قد لا يكونون على دراية بالموضوع. ثم يتعمق في موضوعات أكثر تقدمًا مثل تجميع الرسوم البيانية والشبكات العصبية للرسم البياني والتعلم الآلي القائم على الرسم البياني. يناقش المؤلفون أيضًا تحديات العمل مع الرسوم البيانية الضخمة، مثل قابلية التوسع وقضايا الأداء، ويقترحون حلولًا للتغلب على هذه التحديات. في جميع أنحاء الكتاب، يستخدم المؤلفون أمثلة واقعية توضح قوة تحليلات الرسم البياني في حل المشكلات المعقدة. على سبيل المثال، يوضحون كيف يمكن استخدام الرسوم البيانية لتحليل وسائل التواصل الاجتماعي وتحديد المؤثرين، أو لتحسين الخدمات اللوجستية لسلسلة التوريد وتقليل التكاليف.

Alexei Ivanov의 저서 "Stalin's Line" 의 음모는 기술 진화 과정과 인류에 미치는 영향을 탐구하는 흥미롭고 생각을 불러 일으키는 동화입니다. 이 조치는 제 2 차 세계 대전 중에 이루어졌으며, 이 이야기는 은퇴 한 군사 연금 수급자 인 Nikolai Glovatsky 중령에 대해 이야기합니다. 나치가 발전함에 따라 Glowacki는 자신의 지식과 경험을 사용하여 붉은 군대가 도시를 침략자로부터 방어하는 데 도움을 주어야합니다. 소설의 핵심은 기술, 즉 소비에트 국경을 따라 일련의 요새화 된 필 박스 인 스탈린 라인의 개발이 인간 생존의 열쇠를 가지고 있다는 생각입니다. 저자는 기술 진화 과정을 이해하는 것의 중요성과 그것이 우리의 미래를 어떻게 형성 할 수 있는지 강조합

。世界は急速に変化しており、気候変動、社会的不平等、政治的二極化など多くの課題に直面しています。これらの課題を克服するためには、私たちの技術を開発し、私たちの周りの世界をよりよく理解するためにそれを使用する必要があります。しかし、これは、現代の知識の発展の技術的プロセスの認識のための個人的なパラダイムを開発した場合にのみ起こり得る。これは、技術の進化を研究し、理解し、それに適応し、生活を改善するためにそれを使用しなければならないことを意味します。これを行う1つの方法は、複雑なシステムと関係を表すために使用されるグラフの構造を分析することです。タスクをチャート化し、解決策を探すことで、それらがどのように機能し、どのように解決するかについて貴重な洞察を得ることができます。しかし、最新のグラフ解析の進歩に対応することは、フィールドが絶えず進化し、新しい方法が開発されているので困難です。この問題を解決するために、Massive Graph Analyticsの編集者は、世界中から約70人の研究者を集めて、この本の中でグラフで作業をまとめました。グラフのアルゴリズム、グラフの機械学習、グラフの可視化など、幅広いトピックを網羅しており、読者にこの分野の包括的な概要を提供しています。この本は、グラフ理論の基礎とその応用を説明することから始まり、主題に精通していない読者がアクセスできるようにします。次に、グラフクラスタリング、グラフニューラルネットワーク、グラフベースの機械学習など、より高度なトピックを掘り下げます。また、スケーラビリティやパフォーマンスの問題など、大規模なグラフを扱うことの課題についても議論し、これらの課題を克服するためのソリューションを提案している。著者たちは本書全体を通して、複雑な問題を解決する上でグラフ分析の力を示す実例を用いている。例えば、ソーシャルメディアを分析してインフルエンサーを特定したり、サプライチェーンのロジスティクスを最適化してコストを削減するためにグラフを使用する方法を示します。

英裏正在迅速變化，我們面臨著許多挑戰，如氣候變化、社會不平等和政治兩極分化。為了克服這些挑戰，我們需要發展我們的技術，並利用它更好地了解周圍的世界。然而，這只有在我們建立一個認識現代知識發展的技術進程的個人範例的情況下才能發生。這意味著我們必須研究和了解技術演變的過程，以便我們能夠適應並利用它來改善我們的生活。這樣做的一種方法是分析用於表示復雜系統和關系的圖的結構。通過在時間表上顯示任務並尋找解決方案，我們可以獲得有關其工作方式以及如何解決問題的有價值的信息。但是，隨著圖分析領域的不斷發展和新技術的發展，很難跟上圖分析的最新進展。為了幫助解決這個問題，Massive Graph Analytics的編輯匯集了來自世界各地的近70名研究人員，以總結他們在本書中的時間表工作。它們涵蓋了廣泛的主題，包括圖算法，圖上的機器學習和圖可視化，為讀者提供了對該領域的全面概述。這本書首先解釋了圖論的基礎及其應用，使可能不熟悉該主題的讀者可以使用它。然後，他深入研究了更高級的主題，例如圖聚類，圖神經網絡和基於圖的機器學習。作者還討論了處理大量時間表的問題，例如可擴展性和性能問題，並提出了克服這些問題的解決方案。在整個書中，作者都使用真實的示例來說明圖分析在解決復雜問題方面的力量。例如，它們展示了如何使用圖形來分析社交媒體並識別影響者，或優化供應鏈物流並降低成本。