فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل شبکه اجتماعی برای حجم داده بالا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

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

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 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