, ,

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل شبکه اجتماعی برای حجم داده بالا

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل شبکه اجتماعی برای حجم داده بالا

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه اجتماعی
  • 2. مبانی نظری گراف‌ها
  • 3. ساختارهای داده برای گراف‌ها
  • 4. نمایش ماتریسی گراف‌ها
  • 5. نمایش لیستی (Adjacency List) گراف‌ها
  • 6. کارایی نمایش‌های مختلف گراف
  • 7. مبانی الگوریتم‌های پیمایش گراف (DFS, BFS)
  • 8. پیاده‌سازی DFS و BFS
  • 9. کاربرد DFS و BFS در تحلیل شبکه
  • 10. شناسایی مولفه‌های همبند
  • 11. تشخیص دور در گراف
  • 12. مبانی پیچیدگی الگوریتمی (Big O Notation)
  • 13. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌های گراف
  • 14. مفهوم موازی‌سازی و محاسبات سطح بالا
  • 15. چرا محاسبات سطح بالا برای شبکه‌های اجتماعی؟
  • 16. مشکلات مقیاس‌پذیری در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 17. مقدمه‌ای بر انواع شبکه‌های اجتماعی
  • 18. نمونه‌برداری از شبکه‌های اجتماعی
  • 19. مدل‌های تولید شبکه اجتماعی
  • 20. مبانی تحلیل کمی شبکه‌های اجتماعی
  • 21. شاخص‌های مرکزی بودن (Degree Centrality)
  • 22. پیاده‌سازی و تحلیل Degree Centrality
  • 23. شاخص‌های مرکزی بودن (Betweenness Centrality)
  • 24. پیاده‌سازی و تحلیل Betweenness Centrality
  • 25. شاخص‌های مرکزی بودن (Closeness Centrality)
  • 26. پیاده‌سازی و تحلیل Closeness Centrality
  • 27. شاخص‌های مرکزی بودن (Eigenvector Centrality)
  • 28. پیاده‌سازی و تحلیل Eigenvector Centrality
  • 29. مفهوم خوشه‌بندی (Clustering) در شبکه‌های اجتماعی
  • 30. الگوریتم‌های خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 31. الگوریتم‌های خوشه‌بندی پارتيشنى (K-Means)
  • 32. تطبيق الگوریتم‌های خوشه‌بندی بر روی شبکه‌ها
  • 33. شناسایی انجمن‌ها (Community Detection)
  • 34. الگوریتم Louvain برای شناسایی انجمن‌ها
  • 35. پیاده‌سازی الگوریتم Louvain
  • 36. معیارهای ارزیابی خوشه‌بندی و انجمن‌ها
  • 37. مفهوم انتشار اطلاعات (Information Diffusion)
  • 38. مدل انتشار SIR
  • 39. مدل انتشار SIS
  • 40. مدل انتشار Independent Cascade
  • 41. مدل انتشار Linear Threshold
  • 42. مدل‌های پیچیده‌تر انتشار
  • 43. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در شبکه‌های اجتماعی
  • 44. یادگیری نیمه‌نظارتی در شبکه‌های اجتماعی
  • 45. یادگیری بدون نظارت در شبکه‌های اجتماعی
  • 46. شبکه‌های عصبی گراف (Graph Neural Networks – GNNs)
  • 47. مبانی GNNs
  • 48. انواع GNNs (GCN, GraphSAGE, GAT)
  • 49. کاربرد GNNs در پیش‌بینی پیوند
  • 50. کاربرد GNNs در طبقه‌بندی گره
  • 51. کاربرد GNNs در تحلیل سری زمانی شبکه‌ها
  • 52. تکنیک‌های موازی‌سازی برای الگوریتم‌های گراف
  • 53. موازی‌سازی مبتنی بر داده (Data Parallelism)
  • 54. موازی‌سازی مبتنی بر وظیفه (Task Parallelism)
  • 55. مدل برنامه‌نویسی MPI
  • 56. مقدمه‌ای بر OpenMP
  • 57. پیاده‌سازی الگوریتم‌های گراف با MPI
  • 58. پیاده‌سازی الگوریتم‌های گراف با OpenMP
  • 59. معماری‌های محاسبات موازی (CPU, GPU)
  • 60. برنامه‌نویسی GPU با CUDA
  • 61. بهینه‌سازی الگوریتم‌های گراف برای GPU
  • 62. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های محاسبات توزیع‌شده (Spark, Flink)
  • 63. Spark GraphX
  • 64. پیاده‌سازی الگوریتم‌های گراف در Spark GraphX
  • 65. پردازش گراف در زمان واقعی (Real-time Graph Processing)
  • 66. چالش‌های پردازش گراف در زمان واقعی
  • 67. کاربرد پایگاه‌های داده گراف (Graph Databases)
  • 68. مدل‌سازی داده‌های شبکه‌های اجتماعی در پایگاه‌های داده گراف
  • 69. جستجو و تحلیل در پایگاه‌های داده گراف
  • 70. بهینه‌سازی کوئری در پایگاه‌های داده گراف
  • 71. ابزارهای ذخیره‌سازی توزیع‌شده (HDFS, Cassandra)
  • 72. مکانیسم‌های هماهنگ‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 73. مدیریت حافظه در سیستم‌های محاسبات سطح بالا
  • 74. بهینه‌سازی I/O برای داده‌های حجیم گراف
  • 75. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده‌های گراف
  • 76. نمونه‌برداری پیشرفته از گراف‌ها
  • 77. الگوریتم‌های نمونه‌برداری مبتنی بر انتشار
  • 78. الگوریتم‌های نمونه‌برداری مبتنی بر پیچیدگی
  • 79. مدیریت و پردازش گراف‌های بسیار بزرگ (OutOf-Core Processing)
  • 80. روش‌های حافظه مجازی برای گراف‌ها
  • 81. الگوریتم‌های خوشه‌بندی موازی مقیاس‌پذیر
  • 82. الگوریتم‌های انجمن‌یابی موازی مقیاس‌پذیر
  • 83. الگوریتم‌های انتشار اطلاعات موازی مقیاس‌پذیر
  • 84. بهینه‌سازی منابع در سیستم‌های محاسبات سطح بالا
  • 85. مدیریت بار (Load Balancing) در پردازش گراف
  • 86. پیش‌بینی و مدیریت خرابی (Fault Tolerance)
  • 87. تست و اعتبارسنجی الگوریتم‌های بهینه‌شده
  • 88. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها در مقیاس بزرگ
  • 89. تجزیه و تحلیل هزینه و سود در پیاده‌سازی HPC
  • 90. اصول طراحی سیستم‌های تحلیل گراف مقیاس‌پذیر
  • 91. روندهای آینده در تحلیل شبکه‌های اجتماعی با HPC
  • 92. اخلاق و حریم خصوصی در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 93. کاربردهای عملی بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
  • 94. مطالعات موردی: تحلیل شبکه‌های اجتماعی واقعی
  • 95. انتخاب سخت‌افزار و نرم‌افزار مناسب
  • 96. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های تصادفی در گراف‌ها
  • 97. الگوریتم‌های تصادفی برای مرکزی بودن
  • 98. الگوریتم‌های تصادفی برای تشخیص انجمن
  • 99. بهینه‌سازی برای معماری‌های NUMA
  • 100. بهینه‌سازی برای معماری‌های Heterogeneous

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل شبکه اجتماعی برای حجم داده بالا”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا