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第一篇：图入门

• 第一章：图的奇妙初探

  • 揭开图的神秘面纱，介绍图的基本概念和起源，通过生动的案例展示图在日常生活中的广泛存在，如社交网络、交通路线等，引发读者对图的兴趣。

• 第二章：图的表示方法

  • 详细讲解图的邻接矩阵表示法、邻接表表示法等多种存储方式，通过实例对比不同表示方法的优缺点，帮助读者深入理解如何根据实际情况选择合适的图表示方法。

• 第三章：图洞察初探

  • 介绍图洞察的含义，即从图结构和图数据中发现有价值的信息、模式和关系，以及获得图洞察的重要性和应用场景。阐述图洞察的基本流程，包括数据收集、图的表示选择、算法应用以及结果分析解读，帮助读者了解如何通过图洞察来解决实际问题，为后续深入学习图分析奠定基础。

第二篇：图数据处理

• 第四章：图数据的存储与读取

  • 探讨图数据库的特点和优势，介绍主流图数据库的使用方法，包括数据的存储、查询和更新操作，为后续的图数据处理奠定基础。

• 第五章：图算法基础

  • 深入讲解图的遍历算法（深度优先搜索、广度优先搜索），以及最短路径算法（Dijkstra 算法、Floyd 算法）等经典图算法的原理和实现，通过代码示例帮助读者掌握这些算法的应用。

• 第六章：图数据的清洗与预处理

  • 分析图数据中存在的噪声、缺失值等问题，介绍数据清洗、归一化、特征提取等预处理技术，确保图数据的质量和可用性，提高后续分析的准确性。在这一章节中，重点介绍实体解析（Entity Resolution）的作用和方法，包括如何识别和合并图中重复或冲突的实体记录，以确保图数据的准确性和一致性。

第三篇：可视化分析

• 第七章：图可视化工具与技术

  • 介绍常用的图可视化工具，如 Gephi、Cytoscape 等的功能和特点，讲解如何使用这些工具对图进行布局、着色、标注等操作，以直观地展示图的结构和信息。

• 第八章：交互式图可视化

  • 探讨基于 Web 的交互式图可视化技术，如 D3.js、ECharts 等，通过实例展示如何实现图的动态交互效果，如节点拖动、缩放、点击事件等，提升用户对图的探索体验。

第四篇：智能化分析

• 第九章：图挖掘与模式发现

  • 介绍图挖掘技术，如频繁子图挖掘、图聚类、图分类等，通过实际案例说明如何从大规模图数据中发现潜在的模式和知识，为决策提供支持。

• 第十章：图神经网络（GNN）基础

  • 讲解图神经网络的基本原理和架构，包括消息传递机制、图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等，阐述 GNN 在图数据建模和分析中的优势和应用前景。

• 第十一章：基于 GNN 的图分析应用

  • 深入探讨 GNN 在节点分类、图分类、链接预测等任务中的具体应用方法和实验案例，展示如何利用 GNN 解决实际的图分析问题，如社交网络中的用户兴趣预测、生物分子图的分类等。

• 第十二章：AI Agent 时代下的图联动智能化分析

  • 介绍 AI Agent 时代图联动智能化分析的概念和意义。阐述 AI Agent 如何与图数据互动协作，实现跨图信息融合与分析。探讨图联动智能化分析的方法和技术，如多图融合、联合推理、动态图分析等，以及它们在复杂问题求解中的应用优势和实践案例。

第五篇：图应用

• 第十三章：金融网络中的图应用

  • 以金融网络为例，分析如何利用图的理论和方法解决金融交易分析、风险评估、欺诈检测等问题。在金融交易分析中，将金融机构和交易记录构建为图，通过分析节点间的连接和资金流动路径，识别异常交易模式和潜在的洗钱行为。在风险评估方面，利用图聚类算法对金融机构的业务关系进行聚类，评估不同金融机构之间的关联风险，为金融机构的风险管理提供依据。在欺诈检测中，结合图神经网络对用户交易行为图进行建模，提高欺诈检测的准确性和效率，保障金融系统的安全和稳定。

  • 除了上述应用，金融网络中的图还可以用于投资组合管理，通过构建资产相关性图，分析不同资产之间的依赖关系，帮助投资者优化投资组合，降低投资风险，提高投资收益。

• 第十四章：社交网络中的图应用

  • 以社交网络为例，分析如何利用图的理论和方法解决好友推荐、社区发现、信息传播分析等问题，揭示社交网络中隐藏的结构和关系，为社交平台的优化和个性化服务提供思路。

• 第十五章：交通系统中的图应用

  • 探讨图在交通流量分析、路径规划、智能交通管理等方面的应用，通过构建交通图模型，实现交通系统的高效建模、预测和优化，缓解交通拥堵，提高出行效率。

• 第十六章：生物信息学中的图应用

  • 介绍图在生物网络分析（如蛋白质相互作用网络、基因调控网络）中的应用，阐述如何利用图挖掘和分析技术揭示生物分子之间的复杂关系，为疾病研究和药物研发提供支持。