کتاب صوتی تسریع تحلیل شبکه‌های اجتماعی با پردازش موازی: از تئوری تا عمل

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسریع تحلیل شبکه‌های اجتماعی با پردازش موازی: از تئوری تا عمل

موضوع کلی: علوم کامپیوتر

موضوع میانی: سیستم‌های توزیع‌شده و موازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های اجتماعی و اهمیت تحلیل آن‌ها
• 2. چالش‌های تحلیل شبکه‌های اجتماعی در مقیاس بزرگ
• 3. مقدمه‌ای بر پردازش موازی و مزایای آن
• 4. انواع معماری‌های پردازش موازی
• 5. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی
• 6. اصول طراحی الگوریتم‌های موازی برای شبکه‌های اجتماعی
• 7. نمایش گراف شبکه‌های اجتماعی
• 8. ساختارهای داده کارآمد برای گراف‌های بزرگ
• 9. توزیع گراف در سیستم‌های موازی
• 10. پردازش موازی الگوریتم‌های اساسی گراف
• 11. الگوریتم‌های پیمایش گراف موازی (BFS, DFS)
• 12. یافتن مولفه‌های همبندی مواصلاتی
• 13. شناسایی مراکز و نقاط کلیدی در شبکه‌ها
• 14. محاسبه مرکزیت (Degree, Betweenness, Closeness, Eigenvector)
• 15. الگوریتم‌های موازی برای یافتن کوتاه‌ترین مسیرها
• 16. مسائل یافتن جریان در شبکه‌ها
• 17. تحلیل خوشه‌بندی در شبکه‌های اجتماعی
• 18. الگوریتم‌های خوشه‌بندی موازی (K-Means, DBSCAN)
• 19. شناسایی جوامع در شبکه‌ها
• 20. مدل‌های تشخیص جامعه موازی
• 21. تحلیل پویایی شبکه‌ها
• 22. شبیه‌سازی تکامل شبکه‌ها
• 23. پردازش موازی برای تشخیص الگوهای پیچیده
• 24. شناسایی زیرگراف‌ها و تکرارپذیری
• 25. روش‌های یادگیری ماشین موازی برای تحلیل شبکه‌ها
• 26. مدل‌های ماتریس‌فاکتورization موازی
• 27. شبکه‌های عصبی موازی برای تحلیل گراف
• 28. پردازش گراف موازی (GPGPU)
• 29. معماری GPU و اصول برنامه‌نویسی آن
• 30. کتابخانه‌های پردازش گراف موازی (CUDA, OpenCL)
• 31. پیاده‌سازی الگوریتم‌های گراف بر روی GPU
• 32. بهینه‌سازی عملکرد الگوریتم‌های موازی
• 33. تکنیک‌های تقسیم‌بندی داده (Data Partitioning)
• 34. تکنیک‌های تقسیم‌بندی وظیفه (Task Partitioning)
• 35. مدیریت ارتباطات در سیستم‌های موازی
• 36. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های موازی
• 37. تحلیل پیچیدگی زمانی و فضایی الگوریتم‌های موازی
• 38. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های موازی و ترتیبی
• 39. سیستم‌های پردازش توزیع‌شده برای تحلیل شبکه‌ها
• 40. پلتفرم‌های پردازش توزیع‌شده (Spark, Hadoop)
• 41. Spark GraphX: اکوسیستم پردازش گراف توزیع‌شده
• 42. کار با GraphFrames در Spark
• 43. مفاهیم یادگیری ماشین در Spark MLlib
• 44. استفاده از Spark برای خوشه‌بندی شبکه‌ها
• 45. استفاده از Spark برای تحلیل مولفه‌های همبندی
• 46. استفاده از Spark برای محاسبه مرکزیت‌ها
• 47. استفاده از Spark برای یافتن مسیرهای کوتاه‌ترین
• 48. معماری‌های پردازش تراکنشی و دسته‌ای برای شبکه‌ها
• 49. پردازش گراف در حافظه (In-Memory Graph Processing)
• 50. پایگاه‌های داده گراف توزیع‌شده
• 51. مفاهیم پایگاه داده‌های گراف (Neo4j, ArangoDB)
• 52. Querying در پایگاه‌های داده گراف توزیع‌شده
• 53. استفاده از پایگاه‌های داده گراف برای تحلیل شبکه‌ها
• 54. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های پردازش موازی شبکه‌ها
• 55. حریم خصوصی داده در تحلیل شبکه‌ها
• 56. پردازش موازی برای کشف اطلاعات پنهان
• 57. شناسایی اسپم و ربات در شبکه‌ها
• 58. تحلیل احساسات و نظرات در شبکه‌ها
• 59. پیش‌بینی رفتارهای کاربران
• 60. شناسایی شبکه‌های جعلی و مخرب
• 61. تحلیل شبکه‌های حمل و نقل
• 62. تحلیل شبکه‌های زیستی
• 63. تحلیل شبکه‌های علمی
• 64. تحلیل شبکه‌های اجتماعی آنلاین
• 65. پردازش موازی برای استخراج ویژگی از شبکه‌ها
• 66. یادگیری نمایش گراف (Graph Representation Learning)
• 67. مدل‌های Node2Vec و DeepWalk به صورت موازی
• 68. مدل‌های Graph Convolutional Networks (GCN)
• 69. پیاده‌سازی GCN در محیط‌های موازی
• 70. کاربرد GCN در پیش‌بینی پیوند
• 71. کاربرد GCN در طبقه‌بندی گره‌ها
• 72. کاربرد GCN در تحلیل خوشه‌بندی
• 73. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری نمایش گراف
• 74. چالش‌های داده‌های نامتعادل در شبکه‌ها
• 75. تکنیک‌های مقابله با عدم تعادل داده
• 76. پردازش موازی برای تحلیل گراف‌های بسیار بزرگ
• 77. استفاده از حافظه توزیع‌شده
• 78. مدیریت خطا در سیستم‌های موازی
• 79. عیب‌یابی و اشکال‌زدایی الگوریتم‌های موازی
• 80. ابزارهای مانیتورینگ عملکرد سیستم‌های موازی
• 81. بهینه‌سازی مصرف انرژی در پردازش موازی
• 82. ترندهای آینده در تحلیل شبکه‌های اجتماعی موازی
• 83. یادگیری فعال در شبکه‌های موازی
• 84. شبکه‌های پویا و پردازش بلادرنگ
• 85. هوش مصنوعی فدرال برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 86. پردازش موازی با استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی
• 87. کاربرد یادگیری تقویتی در تحلیل شبکه‌ها
• 88. پردازش موازی برای کشف دانش از شبکه‌ها
• 89. تحلیل شبکه‌های ارتباطات و مخابرات
• 90. تحلیل شبکه‌های مالی
• 91. تحلیل شبکه‌های توصیه‌گر
• 92. مدل‌سازی و شبیه‌سازی شبکه‌ها
• 93. ارزیابی مدل‌های شبکه‌ای
• 94. روش‌های نمونه‌برداری از شبکه‌ها
• 95. پردازش موازی برای تحلیل داده‌های جریان (Stream Data)
• 96. تحلیل شبکه‌های رویداد محور
• 97. پردازش موازی برای تحلیل گراف‌های جهت‌دار
• 98. تحلیل گراف‌های وزنی
• 99. مدل‌سازی و تحلیل شبکه‌های چندلایه
• 100. پردازش موازی برای تحلیل شبکه‌های چندوجهی