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微信復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用Randyling(凌國惠)2016/042016-4-21對騰訊來說,什么數(shù)據(jù)最珍貴?來自業(yè)務(wù)的需求RAW層MID層RAW層MID層挖掘過程:數(shù)據(jù)體系&用戶畫像WTWT層RST層原始log量的問題納尼?才一百萬用戶?我要二十倍!分析共同點(diǎn):社交性質(zhì)微信一度好友微信社交網(wǎng)絡(luò)(局部圖)社團(tuán)識別算法簡介K-派系算法相鄰的k-cliques?兩個(gè)k-cliques有共同的k-1節(jié)點(diǎn)k-clique社區(qū)?k-cliques的集合:集合中的clique可以通過一系列相鄰的k-clique相互到達(dá)k=3kCommunity2k=3Community1Community2k=3Community1K-派系算法相鄰的k-cliqueskk-clique社區(qū)?k-cliques的集合:集合中的clique可以通過一系列相鄰的k-clique相互到達(dá)社團(tuán)識別算法優(yōu)化?算法差異?K派系精準(zhǔn),復(fù)雜度高?CNM效果差些,復(fù)雜度低些?存在問題?不是同一個(gè)圈被拉進(jìn)去?該合并的沒有被合并?深度優(yōu)化?綜合運(yùn)用各種算法?疊加關(guān)系鏈之外的數(shù)據(jù)?特定條件下合并社團(tuán)識別結(jié)果社團(tuán)分類模型社團(tuán)分類同同學(xué)同學(xué)同事計(jì)算難點(diǎn)?點(diǎn):6.97億+?邊:千億+計(jì)算框架——微信資源調(diào)度系統(tǒng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用——廣告拓?fù)涮卣魃缃蝗ψ訑?shù)微信群數(shù)行為特征拓?fù)涮卣魃缃蝗ψ訑?shù)微信群數(shù)行為特征復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用——社交模型親人關(guān)系類型影響力模型轉(zhuǎn)發(fā)行為轉(zhuǎn)發(fā)影響復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用——分析?微信人生——各關(guān)系類
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