是一个问题描述，具体内容不清楚。根据问题描述，无法给出完善且全面的答案。请提供更具体的问题或者详细的问答内容，以便我能够给出准确的回答。
org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.util.ArrayList; /** * 找出有共同好友的...users * * 按题意应该是求出任意两个用户的共同好友 */ public class MR { public static void main(String[] args)
以下是博客的好友列表数据，冒号前是一个用户，冒号后是该用户的所有好友（数据中的好友关系是单向的） 求出哪些人两两之间有共同好友，及他俩的共同好友都有谁？ ?...输出格式： A-B:C，E (用户-用户：共同好友...)...需求分析 分为两个job 第一次输出结果，先求出A、B、C、….等是谁的好友 Job1： Mapper: keyin-valuein: （A:B,C,D,F,E,O） map(): 将valuein...拆分为若干好友，作为keyout写出 将keyin作为valueout keyout-valueout: （友:用户） （c:A）,(C:B),(C:E) Reducer: keyin-valuein...B,D, F L,M,D,C,G,A, G M, H O, I O,C, J O, K B, L D,E, M E,F, O A,H,I,J,F, 第二次输出结果，输出每两个人的共同好友
思路 首先通过itchat这个微信个人号接口扫码登录个人微信网页版，获取可以识别好友身份的数据。这里是需要分别登录两人微信的，拿到两人各自的好友信息存到列表中。...这样一来，查共同好友就转化成了查两个列表中相同元素的问题。获取到共同好友信息后，可以通过命令行窗口print出来，也可以写入txt文件。...通过以上两行，就可以拿到好友数据信息了，之后再从中筛选有用的信息进行处理即可。...这里有一处感觉特别酷，就是通过enableCmdQR参数在命令行中展示二维码： #在命令行生成登录二维码 itchat.auto_login(enableCmdQR=True) 好友信息处理 拿到的好友信息是什么样的呢...除了itchat接口获取好友数据看着复杂外，别的都是基础语法。而itchat相关的代码就几行，所以你说，python是不是贼好用？
总有思路清奇的朋友存在，想实现查看微信共同好友： ? 由于之前分享的代码有获取过微信好友头像，所以当时第一反应是通过itchat微信接口获取好友信息，比对两个人的好友信息列表就可以实现了。...这样一来，查共同好友就转化成了查两个列表中相同元素的问题。获取到共同好友信息后，可以通过命令行窗口print出来，也可以写入txt文件。...由于一些特殊字符因为编码问题无法写入txt文档，我选择既写入txt又同时print出来相结合的方式： with open("record.txt","w") as f: print(f"你们共有{count}位共同好友...(若除性别外其它信息为空，不在此记录)，他们分别是：") f.write(f"你们共有{count}位共同好友，他们分别是:\n") for i in display:...代码下载 除了代码外，这里我也将py文件封装成了exe文件来直接下载，这样即使电脑没装python或者你不用python也可以拿来玩了 后台回复 共同好友 获取代码和程序下载链接~ 最后，欢迎关注并分享给身边也在学
寻找用户间的共同好友 马克-to-win @ 马克java社区：下面我们给出一个经典的案例：寻找用户间的共同好友。..., 单向的好友意味着，你是别人的好友，别人可能不是你的好友)，每一行代表一个用户和他的好友列表。...现在需要找出用户间的共同好友。目测：A:B,C,D,F,E,O。 A的好友有这些人。 B:A,C,E,F， B的好友有这些人。A和B的共同好友是C,E,F。...马克-to-win @ 马克java社区：A-B： C,E,F 这结论用大数据来做是这样：第一步：要知道C是A的好友，C还是B的好友。这就要知道C到底是多少人的好友？...答案是：C H-K-B-A-G-E-F（即C是这许多人的好友），怎么做，见下？第二步，有了如上的数据，就好做穷尽，AB都是C的好友。AE也是C的好友。
总有思路清奇的朋友存在，想实现查看微信共同好友： 由于之前分享的代码有获取过微信好友头像，所以当时第一反应是通过itchat微信接口获取好友信息，比对两个人的好友信息列表就可以实现了。...先放最终结果图： 思路 首先通过itchat这个微信个人号接口扫码登录个人微信网页版，获取可以识别好友身份的数据。这里是需要分别登录两人微信的，拿到两人各自的好友信息存到列表中。...这样一来，查共同好友就转化成了查两个列表中相同元素的问题。获取到共同好友信息后，可以通过命令行窗口print出来，也可以写入txt文件。...由于一些特殊字符因为编码问题无法写入txt文档，我选择既写入txt又同时print出来相结合的方式： with open("record.txt","w") as f: print(f"你们共有{count}位共同好友...(若除性别外其它信息为空，不在此记录)，他们分别是：") f.write(f"你们共有{count}位共同好友，他们分别是:\n") for i in display:
项目Github地址：https://github.com/rainbowda/learnWay/tree/master/learnRedis/case-set 案例 demo功能是共同好友，整个demo...map.put("bFriend", bFriend); return map; } 相同的redis命令如下 SMEMBERS friend:a SMEMBERS friend:b 共同好友...页面如下，点击共同好友按钮，经过后台的数据获取，页面下方显示共同好友2、3。 [%E5%85%B1%E5%90%8C%E5%A5%BD%E5%8F%8B.gif?...raw=true] 共同好友也就是好友A和好友B共有的好友，两个数据做交集即可得到共有的数据，即A好友∩B好友={1,2,3}∩{2,3,4}={2,3} 。...页面如下，点击所有的好友按钮，经过后台的数据获取，页面下方显示共同好友1、2、3、4。 [%E6%89%80%E6%9C%89%E7%9A%84%E5%A5%BD%E5%8F%8B.gif?
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。...然而，共同好友本身的挖掘有更大的意义。这里共同好友的挖掘是指计算用户三角形(如A,B有共同好友C，则存在好友三角形A-B-C)。...计算共同好友 完成邻居信息的收集后，就可以进行共同好友的计算。这里我们遍历图各边，比较边两端点的属性值，计算其中的共现index_id，即为共同好友。...计算好友三角形 为了避免同一条形成的相同好友三角形被多少统计。共同好友计算完成后，将计算的共同好友和边端点组成有序三角形，发送给id值较小的顶点。...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。
项目Github地址：https://github.com/rainbowda/learnWay/tree/master/learnRedis/case-set 案例 demo功能是共同好友，整个demo...map.put("bFriend", bFriend); return map; } 相同的redis命令如下 SMEMBERS friend:a SMEMBERS friend:b 共同好友...页面如下，点击共同好友按钮，经过后台的数据获取，页面下方显示共同好友2、3。 ?...共同好友也就是好友A和好友B共有的好友，两个数据做交集即可得到共有的数据，即A好友∩B好友={1,2,3}∩{2,3,4}={2,3} 。红色部分就是交集的结果 ?...页面如下，点击所有的好友按钮，经过后台的数据获取，页面下方显示共同好友1、2、3、4。 ?
「哎呀，我们竟然有共同好友」 「哎呀，没想到你们也认识」 经常在朋友圈评论区能够看到类似的评论，这些评论反映的其实就是共同好友这个概念。...那如果你是负责微信的数据分析师，现在业务方想看下微信中任意两个人之间有多少个共同好友，应该怎么看呢？...id，现在我们要通过这张表查询出任意两个人之间的共同好友数，应该怎么做呢？...想一下，如果现在需要我们人工找出上表中任意两个人的共同好友的话，你会怎么做呢？ 我会先从tuid着手，看下每一个tuid是哪些人的共同好友，也就是tuid链接了哪些人？...任意两个人的共同好友数就一目了然了，只需要按照好友1、好友2同时group by，然后count(tuid)就可以得到任意两个用户的共同好友数了。
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。...逻辑推理、解析 既然是共同好友，那么肯定是两个人，才算共同好友。也就是说我们面对如此复杂的图谱，我们只要以两个人为研究对象，然后找到两个人的共同好友，其它依次类推，找到更多的两个人的共同好友。...该如何通过程序找到他们的共同好友。 我们人工可以找到他们的共同好友，那么程序该如何找到这些数据的共同好友。 数据在程序中，是需要装起来的。那么该如何装下这些数据，这时候我们就需要想到数据结构了。...操作两个map，假设UserID1对应的为map1，UserID2对应map2找到他们的共同好友。该如何找到共同好友？
文章目录 需求分析 设计思路 数据库表设计 新建好友功能微服务 添加依赖和配置 添加配置类 关注/取关实现 业务逻辑 Mapper实现 Service层实现 Controller实现 网关配置路由规则...测试验证 共同关注列表 Controller添加方法 Service添加方法 用户服务新增根据ids查询用户集合 测试验证 需求分析 好友功能是目前社交场景的必备功能之一，一般好友相关的功能包含有：关注...类似于这样的功能我们如果采用数据库做的话只是单纯得到用户的一些粉丝或者关注列表的话是很简单也很容易实现, 但是如果我想要查出两个甚至多个用户共同关注了哪些人或者想要查询两个或者多个用户的共同粉丝的话就会很麻烦...，然后进行交集操作，获取共同关注的用户id 然后通过用户服务传入用户id数据获取用户基本信息 Controller添加方法 /** * 共同关注列表 * * @param...： 查询当前登录用户id为6和id为7的共同关注信息： 可以看出来5和7共同关注了1和2，6和7只共同关注了2，符合预期。
（他和user有最多的共同好友且他不是user的朋友） n <= 500。 好友关系是相互的。...（b若出现在a的好友名单中，a一定出现在b的好友名单中） 每个人的好友关系不超过 m 条，m <= 3000。 如果有两个人和user的共同好友数目一样，**编号更小**的那个认为是最可能认识的人。...如果user和所有陌生人都没有共同好友，输出-1。...解释：0和4不是朋友，并且他们有3个共同好友。所以4是0最可能认识的人。...只有2个共同好友，但是5是0的好友，所以4是0最可能认识的人。
计算共同好友比例 一般最简单推荐好友就是计算两者有哪些共同好友，如果共同好友很多自然就认识的概率很大。...最简单的好友推荐算法是为用户推荐共同好友数最多的用户。其基本思想是, 用户之间的共同好友越多, 则他们越可能是好友。...由于这种方法受用户好友总数影响较大, 因此通常根据共同好友比例计算相似度来推荐好友。...的共同好友比例fuv表示为: ?...实验比较了基于共同好友比例、基于兴趣相似度、基于共同好友比例和兴趣相似度以及基于社交和兴趣相似度4种好友推荐算法的性能。
Note：好友信息以无向图的形式存储，不存在重复链接，保证第一字段用户ID始终小于第二字段用户ID；从实例数据中我们可以看到用户1和用户2是好友，但只存在于用户1的好友记录里，而不会在用户2的好友记录里重复出现...最后，我们希望从二级好友【3】中找出一些用户来进行推荐，可以根据共同好友数量来选取 # 所有二级好友 friends.2nd <- c(friends.whole$from[ (friends.whole...=uid] # 按共同好友的数量进行倒序排序 friends.recommand <- sort(table(friends.2nd), dec = T) # 取出共同好友最多的10个用户来推荐 friends.recommand...friends.recommand[1:10] friends.2nd 用户ID 5050 5559 6896 5587 7659 6255 14521 554 5586 6062 共同好友数量...63 22 20 19 18 17 16 15 15 15 根据共同好友数量的推荐算法虽然较为简单，但只要网络本身包含较多的真实线下好友关系，
本文将基于facebook的好友关系数据，研究用户分布规律，并提供简单的好友推荐算法。...最后，我们希望从二级好友3中找出一些用户来进行推荐，可以根据共同好友数量来选取 # 所有二级好友friends.2nd <- c(friends.whole$from[ (friends.whole$to...=uid]# 按共同好友的数量进行倒序排序friends.recommand <- sort(table(friends.2nd), dec = T)# 取出共同好友最多的10个用户来推荐friends.recommand...friends.recommand[1:10] friends.2nd 用户ID 5050 5559 6896 5587 7659 6255 14521 554 5586 6062 共同好友数量...63 22 20 19 18 17 16 15 15 15 根据共同好友数量的推荐算法虽然较为简单，但只要网络本身包含较多的真实线下好友关系，
把Edge初始化为0，说明这俩个人没有直接关系，若i、j俩人是敌对则Edge[i][j] = -1，若i、j俩人是好友则Edge[i][j] = 1。在俩人敌对时，判断俩人有无共同好友。...-) //查询K对宾客能否坐一起 { int i,j; cin >> i >> j; bool flag = false; //记录有无共同好友..."OK" << endl; } else if(Edge[i][j] == -1) //i、j是敌对 { //判断i、j有无共同好友...flag = true; break; } } if(flag) //敌对，但有共同好友...{ cout << "OK but..." << endl; } else //只敌对，无共同好友
我们首先介绍如何查看共同好友，以下语句查找“张三”和“李四”的共同好友： WITH f1(friend_id) AS ( SELECT f.friend_id FROM t_user u JOIN...f2.friend_id); 我们在查询中定义了两个CTE，f1代表“张三”的好友，f2代表“李四”的好友，主查询语句通过连接这两个结果集返回了他们的共同好友。...一方面它们可能是读取了用户的手机通讯录，找到已经在系统中注册但不属于该用户好友的用户进行推荐。另一方面系统可以找出和用户不是好友，但是有共同好友的用户进行推荐。...主查询语句通过WHERE条件排除了fof中已经是“陈二”好友的用户，并且统计了被推荐的用户和“陈二”的共同好友数量。...| 2 基于查询结果，我们可以向“陈二”推3个可能认识的人，并且告诉他和这些用户有几位共同好友。
而在社交网站中通常都有一个功能就是，查看共同关注的领域，也就是查看同一个标签下的所有用户。在这一点上，使用Redis集合类型是最合适的技术方案。 好友 我们还是以社交网站为例。...网站中有很多用户，有些用户可能是我们认识的也就是好友，而有些用户可能是我们不认识的，也就是推荐好友。而大部分社交网站都有一个功能，就是共同好友的功能。...当然我们还可以使用差集、并集等Redis集合类型中高级功能，可以实现很多类似共同好友、推荐好友等功能。
腾讯QQ有着国内最大的关系链，而共同好友数，属于社交网络分析的基本指标之一，是其它复杂指标的基础。...问题描述 共同好友数可以用于刻画用户与用户间的关系紧密程度，包括 陌生人／熟人分析，好友亲密度，好友推荐，社团划分等各个方面，是社交网络分析的最基础指标。其计算逻辑非常简单明了。...为了简化模型和降低计算量，这里加了几个约束： 只有好友之间才进行计算 好友关系是有向的 不关注具体的好友 ? 显而易见，用户5和6的共同好友数为4。...遍历所有的Triplet，对2个好友的有序好友List进行扫描匹配，数出共同好友数，并将其更新到edge之上 ? 这个阶段，需要充分利用GraphX的Triplet特性。...如果没有这个特性，为了数好友之间的共同好友，就要把一个好友的所有一度好友，发送到它所有的邻居之上，这样的消息广播量，是非常巨大的，会形成消息风暴，相当于计算二跳邻居。
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