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基于SparkGraphx+Neo4j实现用户社群发现
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2021-02-24
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中国有句老话,叫物以类聚,人以群分,在反作弊和市场营销等应用中,如果我们能根据用户间的某些联系发现社群,然后对这些社群进行反作弊分析或商品推荐,往往会起到意想不到的效果。本文就来介绍一个简单的社群发现的实践。构建社群我们首先需要找到社群用户的某种联系,上文提到的收徒模式本身就是用户间的一个天然联系,我们可以根据用户的师徒关系来构建社群。如下图所示,根据师徒关系我们构建了一个社群,点表示用户,边表示师徒关系。有了这样的社群之后,我们就可以基于社群维度分析设备及用户行为的异常,比如单个设备登陆过多的用户,设备一直处于充电状态,所有用户行为高度一致等,同时可以计算社群用户作弊率来通过已知作弊用户来发
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基于基于SparkGraphx+Neo4j实现用户社群发现实现用户社群发现
中国有句老话,叫物以类聚,人以群分,在反作弊和市场营销等应用中,如果我们能根据用户间的某些联系发现社群,然后对
这些社群进行反作弊分析或商品推荐,往往会起到意想不到的效果。
本文就来介绍一个简单的社群发现的实践。构建社群我们首先需要找到社群用户的某种联系,上文提到的收徒模式本身就是用
户间的一个天然联系,我们可以根据用户的师徒关系来构建社群。如下图所示,根据师徒关系我们构建了一个社群,点表示用
户,边表示师徒关系。
有了这样的社群之后,我们就可以基于社群维度分析设备及用户行为的异常,比如单个设备登陆过多的用户,设备一直处于充
电状态,所有用户行为高度一致等,同时可以计算社群用户作弊率来通过已知作弊用户来发现新的作弊用户。
理清了需求之后我们开始着手根据用户师徒关系构建社群。对“紧密联系”的不同理解产生了很多社区发现算法。下图是几种经
典的社群发现算法。
社群算法
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weixin_38591223
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