在社交类系统中，用户与用户的好友关系的设计必不可少，那么如何设计好友的数据库至关重要，本篇文章带大家学习一下相关的设计方案。...ID用户名1张三2李四3王五4赵六 第二步，需要将用户与用户直接建立好友关系。这里有两种情况：单向好友关系、互为好友关系。...- 单向好友关系就是张三在李四的好友列表中，但李四没有在张三的好友列表中； - 互为好友关系，如果张三和李四为好友，则双方都在彼此的好友列表中； 好友关系设计 无论上面两种关系的哪一种，好友关系表都可以使用下面的设计...在数据库中添加了user_group，当前user给friend设置的分组，friend_group是当前user的朋友对其设置的分组类别。...1 UNION ALL select user_id as friends , friend_group as my_group from friend_id = 1 小结 至此社交系统中好友关系的设计及
其中的社交达人也成了我们的茶余饭后： "你关注了谁" "她有多少粉丝" "这个网红出事了" "那个人突然爆火" 就像最近的”张同学“ 今天咱们就来研究一下： 如何存储社交软件中的「好友、粉丝关系」 01...好友 我们将每个人用蓝色的圆点表示，而其中的一号就是你， 如果有人和你是"好友"关系，那么就用一条线将对方和你连接起来，就像这样： 这就表示你与2、4、6是好友关系。...02 粉丝 与"好友"关系不同的是，"粉丝、关注"是一种单向关系，我虽然关注了你，但你不需要同时关注我这个粉丝。...最后说说硬盘的存储方式吧，对于持久层来说就是单纯的数据库表设计了，最粗暴的方式就是创建一个中间关系表就像这样： user_id frend_id 1 2 1 4 1 6 2 3 2 5 3 6 4 5...除此之外，我们还可以选择更专业的非关系型数据库：社交存储的图形数据库，如Neo4J等。
互动次数 不管人们有多少共同好友, 都无法确定是否会一直与其保持联系。社交网站倾向于促使用户尽可能多地与别人产生互动, 这样他们就能看到并从中提取信息。如果两个人之间没有互动, 很难称得上朋友。...社交兴趣度 本文对根据社交图谱计算用户相似度的传统方法进行改进, 从共同好友和互动情况两方面来表现用户之间的关系亲密程度, 从而计算出目标用户对待推荐用户的社交兴趣度, 以此描述目标用户和待推荐用户成为好友的可能性...综合社交和兴趣的好友推荐 不同的社交网络中人们的目的和侧重点往往是存在差异的, 因此, 人们通常在不同的社交网站建立不同的关系网络。...从用户社交网络中随机选取5个较活跃用户作为种子, 采用宽度优先策略收集用户好友关系, 过滤掉好友数目少于5个和大于150的用户, 最终得到3 237个用户, 以此模拟一个小型的社交网络。...根据关系网络计算共同好友比例, 根据行为信息计算交互比例, 综合共同好友比例和交互比例获得社交兴趣度。然后根据用户关键词建立兴趣向量, 从而计算兴趣相似度。
有个不太靠谱的命题：如何让赵本山和迈克尔乔丹搭上关系？...，对社交关系的数据挖掘成为近几年的一个技术热点。...未来社交关系与大数据还将在互联网贷款、购买保险、证券投资等发挥极大作用。金融和数据拥有天然的数据化基因，因为金融本身就是信息和数据，做金融的本质就是做信用。...社交大数据掘金路上，隐私问题忡忡。当然，深度的社交大数据挖掘中最敏感的问题仍然是用户隐私的问题。社交网站从一诞生起就与这个问题相伴相生，随着大数据时代的到来，隐私问题显得越发重要。...但不可否认，无论选择与社交网络进行品牌联合，还是借助丰富而强大的数据系统实现精准定向，亦或求同存异定制产品打通，社交关系与大数据的结合，不仅搅动了金融业，而且演变为整个商业社会乃至人情社会的制高点工具问题
，对社交关系的数据挖掘成为近几年的一个技术热点。...未来社交关系与大数据还将在互联网贷款、购买保险、证券投资等发挥极大作用。金融和数据拥有天然的数据化基因，因为金融本身就是信息和数据，做金融的本质就是做信用。...社交大数据掘金路上，隐私问题忡忡。当然，深度的社交大数据挖掘中最敏感的问题仍然是用户隐私的问题。社交网站从一诞生起就与这个问题相伴相生，随着大数据时代的到来，隐私问题显得越发重要。...但不可否认，无论选择与社交网络进行品牌联合，还是借助丰富而强大的数据系统实现精准定向，亦或求同存异定制产品打通，社交关系与大数据的结合，不仅搅动了金融业，而且演变为整个商业社会乃至人情社会的制高点工具问题...见36大数据：社交关系+大数据=？
昨天，给大家推荐了卡死别人QQ的一个小玩意，本来以为大家会不喜欢，但是，阅读量还马马虎虎，没看到的同学可以点这篇文章看一下《解放你的/别人的QQ》 到了晚上，Q...
背景介绍社交网络中的好友推荐是使用图算法的一个经典应用场景。社交网络中的好友关系可以看作是一个图，其中用户是图的节点，好友关系是图的边。...好友推荐的目标是根据用户已有的好友关系，推荐用户可能感兴趣的新好友。2. 实现步骤2.1 数据预处理获取社交网络中的用户数据，包括用户信息、好友关系等。...将用户数据转换为图的形式，其中每个用户是图的一个节点，好友关系是图的边。2.2 图算法选择在社交网络中，一个常用的图算法是社交网络中的节点聚类算法，例如Louvain算法。...根据相似度排序，推荐相似度高的其他用户作为好友。3. 关键细节3.1 数据预处理在数据预处理阶段，我们需要处理以下关键细节：数据收集：获取社交网络中的用户数据，包括用户信息、好友关系等。...数据转换：将用户数据转换为图的形式，其中每个用户是图的一个节点，好友关系是图的边。
问题导读 1.寻找共同好友，该如何转换为程序逻辑？ 2.寻找共同好友的思路是什么？ 3.如何通过MapReduce实现寻找共同好友？...我们知道社交网络经常会看到共同好友，共同好友目前资料也非常的多，也有代码实现，可以依然很多老铁不知道它是怎么实现的，或则说比较模糊。这里给大家介绍下找共同好友的算法。...社交共同好友图 为什么感觉难度大：我们看下图： ? 上面图示展示了好友之间的关系，那么我们的共同好友，该如何找到。面对如此复杂的图谱，我们只要认真分析，其实可以捋顺其中关系。...两个人我们使用两个用户id，那么这两个用户其实是有非常多好友的。既然有非常多的好友，那么这些好友其实也是用户，所以好友也可以使用用户id来表示。...我们将上面的逻辑关系，转换为底层的关系。 程序图转换为程序 上面图已经有了，可是我们该如何转换为程序结构，所以这里我们需要进一步转换为程序。该如何通过程序找到他们的共同好友。
导语 共同好友作为一种社交特征的典型代表，被广泛用于推荐、广告、游戏领域。当用户量达到海量的场景，通常是按月计算全量共同好友列表，时效性较低，甚至因为计算资源消耗过大而无法计算。...相比而言，计算新增共同好友有着更大的价值。本文介绍一种千亿关系链下的日新增共同好友挖掘算法--NTE算法。该算法基于分治的思想，将新增共好友计算问题，转换为更易于运算与实现的三角形计算问题。...在社交化推荐中，根据场景用户A,B的偏好，能够为非场景用户C提供推荐依据;在广告场景中，共同好友间A,B,C会经常查看动态和互动，覆盖到三者中的一个可以起到推广到三者的目的;在游戏场景，稳定关系的A,B...可见，无论是推荐场景、广告场景还是社交运营场景，共同好友都有极其重要的意义。在用户量关系到达百亿甚至千亿的时候，共同好友计算需要消耗大量资源，通常都是按月例行。这样无法发挥新增关系的时效性。...GTE算法不仅可以用于新增三角形计算，对于场景内关系链量级在百亿以内的场景，都可以直接用于三角形计算，从而计算共同好友列表。并且在计算共同好友列表的过程中，可以同时计算共同好友数。
微信是一个强关系应用，微信上互相加为好友、互相认识的人，至少都是你通信录上的人。你为什么会加入一个群？是因为有人把你拉进来，你们有共同的朋友，有交集才能成一个群。...熟人社会会进一步强化威权的力量，让人们不敢也不愿去质疑有社交优势的人。在微信朋友圈收获点赞数量最多的往往是拥有一定资源的甲方，这也会造成新的社交不平等。在微信时代，人们会发现海量的信息。...比方说走失的小孩，一百个信息里头可能有99%是假的，只要打个电话就能核实，但是为什么不去核实，因为人们的思维变得简单了，尤其是看到好友转了的时候。 互联网时代还有另一个特点就是你把大脑思考让渡给别人。...我们国家的盐因为大多数是井盐，这时候可能消费者就会觉得中国的盐和日本的核污染没有关系。...互联网推动了进步，但是当你过于沉溺微信、沉溺于朋友圈的时候，就导致了一种社交变窄。当你的朋友圈里面天天都在传一些似是而非的心灵鸡汤，都在传似是而非的谣言你就会陷入到一种精神焦虑，我们称之为互联网焦虑。
这些天，社交网站已经变得更加强大的人与人的互动。 据估计，学生的80％以上依靠这类如冲浪在日常沟通社交网站的在线，社交活动，讨论等。在大多数大学的社交网络被认为是教师和之间的通信方法学生们。...社交网络提高学生的表现。 广泛的教育机构已经开始使用开源网络应用“ Elgg ”。 Elgg是建立各种社会环境中从商业到教育的一个开源社交网络的Web应用程序。...使用此开源工具创建和管理您自己的社交网站。 它运行在LAMP（Linux操作系统 ，Apache，MySQL和PHP）平台。 它提供文件共享，博客，社交网络和组。...# /etc/init.d/apache2 restart # /etc/init.d/mysql restart 创建Elgg MySQL数据库 登录与root密码MySQL服务器。...# mysql -u root -p 一旦你的MySQL外壳，打造“ Elgg ”的数据库，如图所示。
R语言中的igraph可以很方便地画出社交关系图。下面是几个示例。...1.最简单的社交关系图 library(igraph) dolphin <- read.csv('dolphins.csv',head=T,fileEncoding='UTF-8',stringsAsFactors...=1.0, vertex.label.color='black', edge.arrow.size=0) #连线的箭头的大小为0，即无箭头 dev.off() 画出的图，如下： 2.关系图中某人或某几个人的关系图...某个人（这里是海豚）的关系图(节点4)： jpeg(filename='dolphins_sub.jpg',width=800,height=800,units='px') gn<-graph.neighborhood...layout=layout, vertex.size=map(degree(g),c(1,20)), vertex.color=map(degree(g),c(1,20))) dev.off() 4.给社交关系图划分社区
1 关系型数据库 1.1 关系型数据库的特性 1.1.1 事务的特性 事务，是指一个操作序列，这些操作要么都执行，或者都不执行，而且这一序列是无法分隔的独立操作单位。...这样也就有机会对某些字段建立索引，实现关系数据库的某些功能。...（Redis包含了其他功能） 图存储 Neo4JFlockDB 图形关系的最佳存储。使用传统关系数据库来解决的话性能低下，而且设计使用不方便。...适用于敏捷开发、日志系统和社交系统等 MongoDB MongoDB 是由 C++ 语言编写的基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，能添加更多的节点，可以保证服务器性能。...2.2.2 全文搜索型数据库 传统的关系型数据库主要依赖索引来实现快速查询功能，但是在全文搜索的业务下，索引很难满足查询的需求。关系型数据库的模糊匹配在数据量较大的情况下查询的效率是很低的。
一 三范式 1,所有列必须为原子化列 2,设计时需要主键列 3,所有非主键列不能依靠传递与主键列发生关系（所有列与主键列发生的都是直接关系） 生活中的主键：ID 车牌 手机号 二 关系 数据库结构关系...集合 --> 表 线型关系 -->约束 树形关系 -->索引（二叉树模型需哦延展的平衡二叉树） 图形关系 --> 数据库既包括了线型关系同事也包含了约束关系与依赖关系。...RDBMS（关系型数据库系统） HBASE（NOSQL --> not only sql） 非关系型数据库的优势：1....关系型数据库的优势：1. 复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。2. 事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。...对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。
首先来说我们的关系型数据库，既然称为关系型数据库，肯定围绕关系二字，即建立在关系型模型基础上的数据库，借助集合代数数学概念方法处理的数据，那什么事关系模型呢？.....）就是我们的关系模式，也称为表结构了 说了这么多，那么关系型数据库有什么优点呢 1）易理解：二维的数据表很贴近我们的逻辑，层次等很容易使我们理解，比如我们看表结构很轻松的就看懂了 2）通用SQL：关系数据库的...sql语言都大同小异，我们使用起来很方便 3）成熟性：关系型数据库发展多年，bug、事务等方面做的很完善 NoSql: 在互联网2.0时代的来临，我们的传统数据库显出了不足，尤其是对大规模和高并发的方案...，而此时，非关系型数据库出现，并且得到了迅速发展，非关系型数据库很好理解，而且分为四大类： 1 Key-Value型，如我们的Redis，主要用来处理大数据和缓存等 2 列存储型，有Cassandra,...关系型数据库和非关系型数据库都是为了适应更好的场景而生，没有谁比谁更好，只要满足满足于我们的生产环境，它就是更好的。
本文编程笔记首发 把84065994改成自己QQ号，添加代码到自己的网站就行。
在本文我将用图数据库 NebulaGraph 来解决社交网络问题，而上面的社交关系组图也被包含在其中。btw，文中介绍的方法提供都了 Playground 供大家学习、玩耍。...简单剖析社交网络的选型从上面的图我们可以知道，一个典型的社交网络拓扑图便是用户的点和关系的边组成的网状结构。因此，我们可以用图数据库来表示用户和他们的连接关系，来完成这个社交网络的数据模型。...基于图数据库，我们可以对用户间的关系进行查询，让各类基于社交网络连接关系的查找、统计、分析需求变得更便捷、高效。...例如，利用图形数据库来识别网络中的“有影响力的用户”；根据用户之间的共同点对新的连接（好友关系、感兴趣的信息）进行推荐；更甚者寻找社群中聚集的不同人群、社区，进行用户画像。...以 NebulaGraph 为代表的图数据库不仅能支撑复杂的多跳查询，同时也支持实时写入、更新数据，因此非常适合用来探索用户关系不断变化的社交网络系统。
一、好友关系图 ? 这个图是看了一篇报道（Facebook实习生画出全球好友关系可视化地图，下文称“原图”）之后抓取了国内一家社交网络的数据照着做的。...其实原理非常简单，搜集了足够多的好友关系，及用户所在的城市，在这两个城市之间连上一条边。如果两个城市之间的好友越多，线也就越亮。和原作一样，最后会根据城市之间的距离衰减，距离近的城市，线条会亮一些。...原图在我看来非常cool，居然直接通过好友关系描绘出了海岸线，而我的这个图里无奈只能自己描上了国境线。可视化确实是数据分析的良师益友啊，在这个图里，也可以看到一些有趣的东西。
作为当今的网络巨头之一， LinkedIn 需要访问大量数据，包括网站使用统计信息、潜在客户行为，以及一般行业趋势。...但是，这并不表示去个性化或反社交的看法。而是， LinkedIn 将个人视作代表公司行动的决策者或买家 – 并以使这些关系显得明确的方式来着手处理其数据。...用户无需深入到多个数据库来面面俱到地看清“全局”；相反，他们可以交互式操作图表和图形来更多了解任何给定方面。 ?...例如，下面的指标是用来构成某个交互式图表的部分指标，该图表将显示线索的“温度”和“规模”： • 公司有影响力的人在 LinkedIn.com 及其企业网站上的活动 公司网页平常获得的浏览量 与该公司关联的...LinkedIn.com 用户的数量,以及他们表现出主动还是被动使用网站 在 LinkedIn.com 上可见的公司招聘人员的数量和活动 公司的地点和规模，及其行业的规模 不过，虽然准确的诊断和强大的分析至关重要
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
