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图数据库在挖掘黑灰团伙以及建立安全知识图谱等安全领域有着天然的优势。为了能更好的服务业务,选择一款高效并且贴合业务发展的图数据库就变得尤为关键。本文挑选了几款业界较为流行的开源图数据库与 Nebula Graph 进行了多角度的对比。
描述 给n个人的朋友名单,告诉你user是谁,请找出user最可能认识的人。(他和user有最多的共同好友且他不是user的朋友)
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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:
在众多不同的数据模型里,关系数据模型自20世纪80年代就处于统治地位,而且出现了不少巨头,如Oracle、MySQL,它们也被称为:关系数据库管理系统(RDBMS)。然而,随着关系数据库使用范围的不断扩大,也暴露出一些它始终无法解决问题,其中最主要的是数据建模中的一些缺陷和问题,以及在大数据量和多服务器之上进行水平伸缩的限制。同时,互联网发展也产生了一些新的趋势变化:
neo4j是一个图形数据库也可以叫做知识图谱,知识图谱的数据包含实体、属性、关系。知识图谱就是通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构。当前AI领域热门的计算机图像、语音识别甚至是NLP,其实都是AI的感知能力,真正AI的认知能力,就要靠知识图谱。
花了几天看了些做社交的好友推荐,现在很多App都有社交场景,本身就是做用户的场景,所以以后肯定要在这块有一些应用。像早期的论坛类的更偏重资讯类的信息,后来像优酷土豆这又是做视频类,网易云音乐做音乐类。豆瓣相对来说还比较全一些,有包含资讯、音乐电台等这些。也用了一些其他做社交场景的App,包括像脉脉、钉钉这些。感觉不是太好,具体原因就是都不是什么认识的人,活跃度也不高。很多App基本上就是属于少数意见领袖,这些人有大量的粉丝。而还有一帮大量用户,他们粉丝不多活跃也不高。本质上来说,还是没有找到他们感兴趣的内容。就跟昨天一样,突然腾讯视频给我推了下2007出的《远古入侵》,这推的太给力了!一部科幻、时空穿越、冒险题材的英剧就应该推给我这样tag的用户。
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。(有意思的是:网上讨论这个案例的虽多,但都有这那的错误,不是数据错就是程序错, 总有同学和我比对,实际和我的是不一样的)马克-to-win @ 马克java社区:下面给出用户的好友关系列表(注意是单向的, 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。
翻译自 How Knowledge Graphs Make Data More Useful to Organizations 。更多链接查看原文。
「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? 我们先创建一个模拟数据表,创建代码如下: create table weixin_friends (uid bigint, tuid bigint); insert into weixin_friends (uid,tuid) values (100,200), (
1.人际关系文件 好友.txt A:B,C,D,F,E,O,j B:A,C,E,K C:F,A,D,I D:A,E,F,L E:B,C,D,M,L F:A,B,C,D,E,O,M G:A,C,D,E,
本文介绍了基于内外存数据结构的三维空间数据的高效关联规则挖掘算法。该算法使用一种改进的时空关联规则挖掘算法,同时利用了三维空间数据的特点和内外存数据结构的优势,提高了算法的效率。具体来说,该算法首先利用外存数据结构将三维空间数据转换为二维数据,然后利用内存数据结构进行关联规则挖掘。实验结果表明,该算法在处理大规模三维空间数据时具有较好的效率和准确性。
既然图数据库应用这么广泛,越来越多的企业和开发者开始使用它,那它究竟什么过人之处呢,下面我们来揭开它的神秘面纱。
数据: 格式说明:user:friend... A:B,C,D,F,E,O B:A,C,E,K C:F,A,D,I D:A,E,F,L E:B,C,D,M,L F:A,B,C,D,E,O,M G:A,C,D,E,F H:A,C,D,E,O I:A,O J:B,O K:A,C,D L:D,E,F M:E,F,G O:A,H,I,J 代码如下(看注释): import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSy
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。按理说这么简单的话,应该早有现成的代码了,然而并没有搜到,那正好,拿来练练手!
前提 微信朋友圈是我们每天都在用的功能, 但是如果让你来实现一个微信朋友圈, 你会如何做呢? 我来简单设想一下。 实现功能 发朋友圈 评论动态 查看朋友圈(只能查看好友的) 查看评论(只能查看共同好友
各种各样的新鲜事系统,如 Facebook,Twitter,微博,微信朋友圈,以微博为例:
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 当2000万人在领英搞职场社交的时候,殊不知平台正在悄悄拿他们做实验。 足足五年后,最新结论出现: 那些跟你没那么熟的朋友,比你的亲密友人更能帮你找到工作。 研究来自领英和哈佛商学院等研究机构,已经在Science上发表。 具体而言,他们在5年时间里,利用A/B测试,在“猜您认识”这项推荐功能中,向2000万用户推送了不同版本的算法。 结果发现,对找工作最有帮助的,往往不是那些与你互动最频繁、联系最紧密的好友,而是“中等关系”好友。 对,就是列表跟你有
两个月之前,我的同事拿了一张推特的互动关系图(下图,由 STRRL 授权)来问我能不能搞一篇图技术来探索社交互动关系的文章,看看这些图是如何通过技术实现的。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 一九七零年,那是一个夏天。 有一位来自IBM圣约瑟研究实验室的高级研究员Edgar Frank Codd在Communications of ACM上发表了名为A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks的文章,从而创建了关系数据模型。时至今日,基于该模型的关系数据库仍然是企业存储和处理数据的主要方式。甚至可以说,绝大多数IT系统都是围绕着数据库执行数据增删改查操作的。 目前主流的关系型数据
罗超为《中国电信业》撰稿,发表于6月刊。 人为什么会“重色轻友”?牛津大学的一项研究结论可以解释:每个人内心里只为亲密关系保留5个空位。英国生物进化学资深专家罗宾·邓巴教授对18岁至60岁的人进行研究后表示,男人一般有4-5个亲密伙伴,而女人一般有5-6个闺蜜。当新的异性朋友转移了男人的注意力,其他的同性朋友马上就会被忽略。 每当我们开始一段新恋情,就可能“抛弃”两个亲密的朋友。在社交网络上,这个“空位有限”的现象也明显存在并且更加极端:每个人只需要1个社交网络。更加稳妥的说法是在一个时间周期里,每个人只需
参考:http://t.zoukankan.com/hujingnb-p-12389810.html
图算法不是一个新兴技术领域,在开源库中已经有很多功能强大的算法实现。近两年,业内的学者与科学家都在积极探索可以弥补深度学习不可解释性,无法进行因果推断的这个缺陷,而图神经网络(GNN)成为备受关注和期待的“宠儿”。随着学界和业界越来越关注GNN,各种新工作不断被提出,基于图神经网络的框架随之产生,如大家现在都已经熟悉的DGL,两大深度学习框架PyTorch和TensorFlow中也开始支持相应的功能,大家对图(Graph)、图计算、图数据库、图机器学习等研究的关注度越发高涨。
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?
这篇文章是关于GraphTech生态系统系列文章的一部分「图型计算架构」GraphTech生态系统2019-第1部分:图形数据库。这是第二部分。它涵盖了图形分析领域。第一部分是关于图形数据库,第三部分将列出现有的图形可视化工具。
s7= {[1],(1,),1} #set的元素要求必须可以hash 列表不能hash
功能比较简单,想要拓展的朋友可以去看这篇博客。 https://blog.csdn.net/qq245034548/article/details/43063311
有一位来自IBM圣约瑟研究实验室的高级研究员Edgar Frank Codd在Communications of ACM上发表了名为A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks的文章,从而创建了关系数据模型。时至今日,基于该模型的关系数据库仍然是企业存储和处理数据的主要方式。甚至可以说,绝大多数IT系统都是围绕着数据库执行数据增删改查操作的。
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。 数据来源 KONECT1 http://konect.uni-koblenz.de/networks/facebook-wosn-links 数据原始格式 . txt文本格式,空格分隔 . 注释信息以%开头 . 每行一组数据,共四个字段 第一字段:用户ID1 第二字段:用户ID2 第三字段:用途不明 第四字段:好友关系建立时间,多数为0,数据缺失 % sym unweighted % 81
互联网发展至今,数据规模越来越大,数据结构越来越复杂,而且对系统的需求越来越高。如果学习过数据结构,那么都知道图是放在最后一个结构,当你学习了图,那么应该感知到前面的链表,队列,树都是在图上面加了一些约束而派生出来的结构。所以图是一个一般性的结构,可以适应于任何结构类型的数据。那么图数据挖掘是干什么的呢?难道是开着挖掘机来进行挖掘?还是扛着锄头?下面讲讲什么是图数据挖掘。 一、什么是图数据挖掘 这个话题感觉比较沉重,以至于我敲打每个字都要犹豫半天,这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字,那么说
KONECT【1】 http://konect.uni-koblenz.de/networks/facebook-wosn-links
近年来,深度学习和知识图谱技术发展迅速,相比于深度学习的“黑盒子”,知识图谱具有很强的可解释性,在搜索推荐、智能助理、金融风控等场景中有着广泛的应用。美团基于积累的海量业务数据,结合使用场景进行充分地挖掘关联,逐步建立起包括美食图谱、旅游图谱、商品图谱在内的近十个领域知识图谱,并在多业务场景落地,助力本地生活服务的智能化。
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。借助Spark GraphX,我们用寥寥100行核心代码,在高配置的TDW-Spark集群上,只花了2个半小时,便完成了原来需要2天的全量共同好友计算。这标志着QQ千亿级别的关系链计算进入了小时级别时代,并具备复杂图模型的快速计算能力。 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
存储大规模知识图谱,且便于对知识进行更新,但当知识图谱查询的选择性较大时,查询性能明显下降
推荐 | 胡永波 翻译 | reason_W成龙 编辑 | 鸽子 Leila有两个身份,但她只在Facebook上公开了其中一个。 作为一名性工作者,她非常希望将自己作为普通人的生活,和作为性工作者的生活分隔开来,互不干扰,避免自己遭受羞辱、逮捕甚至专业的反击,以及避免那些可能的纠缠不休(或更糟)的客户。 她在Facebook上公开的”真实身份”为:Leila(本文使用名称均为化名),居住地加利福尼亚州,她经常发表一些关于政治的帖子。 为了保护自己性工作者的身份在社交网络上不被人知晓,她一直小心翼翼,坚
本文讲述了Facebook这个社交媒体平台在保护用户隐私方面存在的一些问题,特别是在处理用户信息方面。文章指出,尽管Facebook声称其已经采取了措施保护用户隐私,但实际上仍然存在许多问题。此外,文章还提到了Facebook在处理用户信息时可能存在的政治偏见问题。
本次送书之前先给大家介绍我的好友周萝卜,他是一个非常有趣的人,经常使用python做一些骚操作!今天这篇文章就是他给大家带来的分享。下面是他的公众号,大家感兴趣的可以关注一下他哦!
也不知道是微信bug还是有意为之,留了一份反悔药:一方删除,对方是不会收到提醒的,除非他不凑巧的给你发了消息。
我们知道在日常的社交网站中,可能会有很多不同的用户,他们会喜欢不同的领域,这里的不同的领域,在社交网站中通常就是通过是标签来标识的。不同的用户可以有很多不同的标签。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。
不知你大规模的用过Redis吗?还是仅仅作为缓存的工具了?在Redis中使用最多的就是集合了,举个例子,如下场景:
在移动应用的业务场景中,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合,同时还要对集合中的数据进行统计排序。
随着知识图谱的发展,图数据库一词被越来越多的提到。那么到底什么是图数据库,为什么要用图数据库,如何去建设一个图数据库应用系统,图数据库与知识图谱到底是什么关系。今天为大家揭开神秘面纱,以Neo4j为例,浅析图数据库相关技术。 作者介绍:穆琼 中国农业银行研发中心,致力于AIOps的落地。 图数据库简介 谈到图数据库,首先要聊聊“图”,这里的图不是计算机视觉、图像处理领域的图,而是图论中的图,它由节点和节点间的线组成,通常用来描述某些实体与它们之间的特定关系。下图就是一个典型的图示例,某企业网络设备拓扑和报
最近自己从0到1写了一些小接口旨在是用户上传图片能够获取附近的图谱并根据当前位置推荐最短的路径,利用技术栈:百度地图API+metadata-extractor+Neo4j+Geoip2+Swagger+OSS+Prim算法 功能:
在数据库深度挖掘的第三部分中,我们与JanusGraph PMC成员Florian Hockmann和Jason Plurad进行了交流,以获得关于广泛的Graph世界的一些指导。
类型 简介 特性 场景 String(字符串) 二进制安全 可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象,一个键最大能存储512M — Hash(字典) 键值对集合,即编程语言中的Map类型 适合存储对象,并且可以像数据库中update一个属性一样只修改某一项属性值(Memcached中需要取出整个字符串反序列化成对象修改完再序列化存回去) 存储、读取、修改用户属性 List(列表) 链表(双向链表) 增删快,提供了操作某一段元素的API 1,最新消息排行等功能(比如朋友圈的时间线) 2,消息队列 Se
随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展,现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系 网,传统数据库很难处理关系运算。大数据行业需要处理的数据之间的关系随数据量呈几何级数增长, 急需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库,图数据库应运而生。 世界上很多著名的公司都在使用图数据库,比如:
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