一.问题定义 我在网上找了些,关于二度人脉算法的实现,大部分无非是通过广度搜索算法来查找,犹豫深度已经明确了2以内:这个算法其实很简单,第一步找到你关注的人:第二步找到这些人关注的人,最后找出第二步结果中出现频率最高的一个或多个人(频率这块没完成),即完成. 但如果有千万级别的用户,那在运算时,就肯定会把这些用户的follow 关系放到内存中,计算的时候依次查找:先说明下我没有明确的诊断对比,这样做的效果一定没 基于hadoop实现的好:只是自己,想用hadoop实现下,最近也在学:若有不足的地

1.一度人脉:双方直接是好友 2.二度人脉:双方有一个以上共同的好友,这时朋友网可以计算出你们有几个共同的好友并且呈现数字给你.你们的关系是: 你->朋友->陌生人 3.三度人脉:即你朋友的朋友的朋友就是这个陌生人.你们的关系是 你->朋友->朋友->陌生人 4.四度人脉:比三度增加一度,你们的关系是,你->朋友->朋友->朋友->陌生人 5.五度人脉:你->朋友->朋友->朋友->朋友->陌生人 ,像上面这张图片表示的就

关系计算问题描述 二度关系是指用户与用户通过关注者为桥梁发现到的关注者之间的关系.目前微博通过二度关系实现了潜在用户的推荐.用户的一度关系包含了关注.好友两种类型,二度关系则得到关注的关注.关注的好友.好友的关注.好友的好友四种类型. 如果要为全站亿级用户根据二度关系和四种桥梁类型推荐桥梁权重最高 TopN 个用户,大致估算了下总关系量在千亿级别,按照原有的 Mapreduce 模式计算整个二度关系,需要以桥梁用户为 Key,把它的关注和粉丝两个亿级的表做 Join,如果活跃用户按照亿计,平均关

1.一度人脉:双方直接是好友 2.二度人脉:双方有一个以上共同的好友,这时朋友网可以计算出你们有几个共同的好友并且呈现数字给你.你们的关系是: 你->朋友->陌生人 3.三度人脉:即你朋友的朋友的朋友就是这个陌生人.你们的关系是 你->朋友->朋友->陌生人 4.四度人脉:比三度增加一度,你们的关系是,你->朋友->朋友->朋友->陌生人 5.五度人脉:你->朋友->朋友->朋友->朋友->陌生人 ,像上面这张图片表示的就

最近做了一个项目,要求找出二度人脉的一些关系,就好似新浪微博的“你可能感兴趣的人” 中,间接关注推荐:简单描述:即你关注的人中有N个人同时都关注了 XXX . 在程序的实现上,其实我们要找的是:若 User1 follow了10个人 {User3,User4,User5,... ,User12}记为集合UF1,那么 UF1中的这些人,他们也有follow的集合,分别是记为: UF3(User3 follow的人),UF4,UF5,...,UF12:而在这些集合肯定会有交集,而由最多集合求交产生的

1.一度人脉:双方直接是好友 2.二度人脉:双方有一个以上共同的好友,这时朋友网可以计算出你们有几个共同的好友并且呈现数字给你.你们的关系是: 你->朋友->陌生人 3.三度人脉:即你朋友的朋友的朋友就是这个陌生人.你们的关系是 你->朋友->朋友->陌生人 4.四度人脉:比三度增加一度,你们的关系是,你->朋友->朋友->朋友->陌生人 5.五度人脉:你->朋友->朋友->朋友->朋友->陌生人 ,像上面这张图片表示的就

一,背景介绍 在新浪微博.人人网等社交网站上,为了使用户在网络上认识更多的朋友,社交网站往往提供类似“你可能感兴趣的人”.“间接关注推荐”等好友推荐的功能,其中就包含了二度人脉算法. 二,算法实现 原始数据集测试: a b b c a c b d c e e c e f 数据集说明:为关注关系,即a关注b,b关注c和d,所以a的二度人脉应该是d和c,而c已经被a关注,所以应该舍去,自己不能二度人脉是自己,如c关注e,而e又关注c 代码实现,代码用了两个Job实现的 难点:两个job如何先后执行

WeCenter 社交化问答社区程序 | WeCenter 是一款知识型的社交化问答社区程序,专注于社区内容的整理.归类.检索和再发行 为什么选择 WeCenter 程序? 让您的社区更智能地运作,强劲动力,睿智驾驭 管理中心,一手掌控 管理中心为你建立起快速通路,所有功能开关,只需轻点一下,即可轻松完成配置,如此众多的操控,任你一挥而就 开放源码,便捷开发 WeCenter 含有多项创新功能,遵循 MVC 架构,充分利用当下最新技术,对于开发者来说都会大有帮助,二次开发,更强定制,更易上手 个

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/Joanna-Yan/p/6999743.html 前面讲到:Spring+SpringMVC+MyBatis深入学习及搭建(十一)——SpringMVC架构 1需求 以案例作为驱动. SpringMVC和MyBatis使用一个案例(商品订单管理). 功能需求:商品列表查询 2环境准备 数据库环境:mysql5.6 java环境: jdk1.7 MyEclipse2014 SpringMVC版本:spring3.2 需要spring3

查找(二) 散列表 散列表是普通数组概念的推广.因为对普通数组能够直接寻址,使得能在O(1)时间内訪问数组中的任何位置.在散列表中,不是直接把keyword作为数组的下标,而是依据keyword计算出对应的下标. 使用散列的查找算法分为两步.第一步是用散列函数将被查找的键转化为数组的一个索引. 我们须要面对两个或多个键都会散列到同样的索引值的情况.因此,第二步就是一个处理碰撞冲突的过程,由两种经典解决碰撞的方法:拉链法和线性探測法. 散列表是算法在时间和空间上作出权衡的经典样例. 假设没有内存限

1 将二分查找重写为一段面向对象的程序 (用于在整数集合中进行查找的一种抽象数据类型) public class StaticSETofInts [API] StaticSETofInts(int[] a )根据 a[]中的所有值创建一个集合 boolean contains(int key) key是否存在于集合中. [数据实现] import java.util.Arrays; public class StaticSETofInts { private int[] a; public St

[编程题]二维数组中的查找 在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序.请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数     完整通过代码: public class ArrayFind { public static void main(String[] args){ int a[][]={{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9}}; System.out.println(Find(a,7)); } public

原文:我的VSTO之路(二):VSTO程序基本知识 开始之前,首先我介绍一下我的开发环境:VS2010 + Office 2010,是基于.Net framework 4.0和VSTO 4.0.以下的范例代码都基于这个,如果你使用的是VS2008,那么问题也不大,基本可以移植过去.需要注意的是.Net framework 4.0中增加了dynamic类型和可选参数,而这两点新的特性在VSTO 4.0中被广泛使用,新特性的详细内容我就不介绍了,(其实介绍的地方很多,Google一下就可以了),移植

friend表结构 DROP TABLE IF EXISTS FRIEND; create table friend(     uid        bigint not null comment '用户标识',     friend_uid    bigint not null comment '申请加为好友的用户标识',     sys_create_date datetime not null comment '申请时间',     sys_last_update datetime not

今天,工信部官网的公示文件显示,新通用顶级域名.vip..xyz以及.club域名注册局已正式获得工信部审批,成为中国境内合法的顶级域名注册管理机构,这标志着.vip..xyz以及.club域名成为首批通过工信部资质审批的境外新顶级域名,使用这些域名在境内建站的客户,可以提交网站备案了. 新通用顶级域名.vip..xyz以及.club域名皆是全球注册量排名前10的域名,在全球有着广阔的用户基础,在中国市场的占有率更是首屈一指.其中,作为26个字母的最后三个字母,.xyz域名含义通俗,其注册量已突

MapReduce深度分析(二) 五.JobTracker分析 JobTracker是hadoop的重要的后台守护进程之一,主要的功能是管理任务调度.管理TaskTracker.监控作业执行.运行作业容错机制等. 首先启动interTrackerServer,将端口配置为mapred.job.tracker绑定的地址和端口.interTrackerServer提供两种用途: 接收和处理TaskTracker的heartbeat请求,必须实现InterTrackerProtocol接口及协议. 接

idea+maven+spring+cxf创建webservice应用(二)生成客户端程序,以上一篇为基础"idea+maven+spring+cxf创建webservice应用" idea+maven+spring+cxf创建webservice客户端应用:和创建服务器端工程一样,如有疑问请查看上一篇<idea+maven+spring+cxf创建webservice应用> 创建好后的目录框架:添加了java和test相关目录. 2.生成webservice客户端代码:选

背景 本文给出了一个简单的计算图中每一个点的N度关系点集合的算法,也就是N跳关系. 之前通过官方文档学习和理解了一下GraphX的计算接口. N度关系 目标: 在N轮里.找到某一个点的N度关系的点集合. 实现思路: 1. 准备好边数据集.即"1 3", "4, 1" 这种点关系. 使用GraphLoader 的接口load成Graph 2. 初始化每一个Vertice的属性为空Map 3. 使用aggregateMessages把VerticeID和totalRou

直接上代码: package horizon.graphx.util import java.security.InvalidParameterException import horizon.graphx.util.CollectionUtil.CollectionHelper import org.apache.spark.graphx._ import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.storage.StorageLevel

本节大纲 迭代器&生成器 装饰器  基本装饰器 多参数装饰器 递归 算法基础:二分查找.二维数组转换 正则表达式 常用模块学习 作业:计算器开发 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 迭代器&