基于MapReduce的社交網個體聯(lián)系查詢機制研究與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、社交網的快速發(fā)展與普及產生并積累了大量數據，據統(tǒng)計，社交網站Facebook一天存儲的社交數據量可達500TB。這些數據中蘊含著豐富的社交個體行為模式，如何從大量社交數據中分析出社交個體間的關聯(lián)性是社交網挖掘的一個重要內容。針對這一問題，論文進行了以下工作:
　　(1)提出并定義社交網個體聯(lián)系模型。通過引入圖數據結構，將圖的頂點看作社交網中的個體，用頂點間的連通路徑描述個體間存在的關聯(lián)。
　　(2)結合社交網個體聯(lián)系模型特征

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