AMiner：人工智能之图计算(47页).pdf

1、 清华-中国工程院知识智能联合实验室 目录 1 概述篇. 1 1.1 大规模图数据时代下的图计算 . 1 1.2 图计算的特征 . 3 2 技术篇. 6 2.1 技术挑战 . 6 2.2 图算法与图计算框架简介 . 7 2.2.1 图算法 . 8 2.2.2 图计算框架 . 9 2.3 技术资源 . 13 2.4 高引论文 . 14 3 人才篇. 16 3.1 学者情况概览 . 16 3.2 典型学者简介 . 19 3.2.1 国外学者简介 . 20 3.2.2 国内学者简介 . 24 4 产业应用篇 . 28 4.1 医疗行业的应用 . 28 4.2 金融行业的应用 . 28 4.3 互联网

2、行业的应用 . 29 5 趋势篇. 32 5.1 全局热度 . 32 5.2 近期热度 . 32 5.3 交叉研究分析 . 33 5.3.1 Graph Computing & Data Mining . 33 5.3.2 Graph Computing & Machine Learning . 35 5.4 技术预见 . 37 附录 . 39 图表目录 图 1 图数据典型例子 . 1 图 2 代表性分布式图计算系统 . 3 图 3 图计算系统框架分类 . 9 图 4 Venue Colletion of OAG . 13 图 5 Paper Collection of OAG . 13 图

3、6 Author Collection of OAG . 13 图 7 全球图计算领域活跃学者分布图 . 16 图 8 中国图计算领域活跃学者分布图 . 17 图 9 全球图计算领域活跃学者迁徙图 . 18 图 10 全球图计算领域活跃学者机构分布 . 18 图 11 全球图计算领域活跃学者 h-index 分布 . 19 图 12 全球图计算领域活跃学者性别比 . 19 图 13 华为 GES 的应用场景 . 30 图 14 腾讯星图应用场景 . 31 图 15 graph computing 全局热度. 32 图 16 graph computing 近期热度. 32 图 17 2007

4、至今 graph computing 与 data mining 领域交叉分析 . 34 图 18 2007 至今 graph computing 与 machine learning 领域交叉分析 . 35 图 19 图计算技术预见图 . 37 表 1 2007 年至今 graph computing 与 data mining 交叉研究学者 h-index 分布 . 34 表 2 2007 年至今 graph computing 与 data mining 交叉研究论文 citation 分布 . 34 表 3 2007 年至今 graph computing 与 machine lear

5、ning 领域交叉研究学者 h-index 分布 . 36 表 4 2007 年至今 graph computing 与 machine learning 领域交叉研究论文 citation 分布 . 36 摘要 图计算是基于图数据的分析技术与关系技术应运而生的，图计算系统是针对处理图结 构数据的系统，图计算也是人工智能中的一个使能技术。基于此背景，本研究报告对图计算 这一课题进行了简单梳理，包括以下内容： 图计算的概念与图计算的概念与图计算图计算特征特征。 对图计算的概念进行阐述， 对代表性分布式图计算系统进 行介绍，并列出图计算的特征。 图计算技术图计算技术。从图计算面临的挑战出发，介绍图

6、算法，图计算模型主要解决的问题，并 图计算框架进行介绍。同时对技术资源和图计算的高引论文进行相关介绍。 图计算领域专家介绍。图计算领域专家介绍。依据 AMiner 数据平台信息，对图计算领域研究学者进行梳理， 重点介绍研究学者的研究方向与代表性文章， 旨在为学术界、 产业界提供图计算技术及学者 的分析依据。对顶尖学者的全球分布、迁徙概况、学者机构分布、h-index 分析进行介绍。 图计算产业应用图计算产业应用。 从医疗行业、 金融行业和互联网行业三个方面介绍领域图计算的技术 构建应用与研究现状。 图计算趋势研究图计算趋势研究。对图计算的发展趋势特点进行分析。并基于 AMiner 数据平台，对