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百度商业产品市场部
隆重出品
08级计算机系
吴梦迪
百度商业产品市场部
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08级计算机系
吴梦迪
信息学院08计算机系
吴梦迪
2008202358
百度商业产品市场部
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08级计算机系
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研究意义背景

基 核 平
于 心 台
代 系
码 统
功 设
的 能 计
好 测 及
友 试 实
推
现
荐
代
码
总结&展望


ontents
可
行
性
分
析


图
存
数
据
库
Neo4j

当
前
数
据
处
理
技
术
及
其
不
足


社
交
网
络
中
的
数
据
关
系
Neo4j

国
内
外
社
交
网
络
发
展
情
况
核心代码&
系统实现
主
要
结
论
不
足
与
展
望
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社交网络总是无处不在
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国内外社交网络网站发展得如火如荼
MySpace.com
开辟了SNS网站新纪元
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国内外社交网络网站发展得如火如荼
Facebook
已成为SNS网站大鳄
MySpace
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国内外社交网络网站发展得如火如荼
Facebook
已成为SNS网站大鳄
MySpace
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国内外社交网络网站发展得如火如荼
国内的人人网，
也风生水起
MySpace
Facebook
百度商业产品市场部 隆重出品
国内外社交网络网站发展得如火如荼
国内的人人网
也风生水起
MySpace
Facebook
搜索
以及很多其他时候
以及其他
各种网站
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豆瓣
Facebook
社交网络中，数
据关系错综复杂，
非结构化！
人与人之间的关联很复杂
51.com
新浪微博
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•
•
•
•
•
关系数据库
Berkeley DB Key-Value
社交网数据库系统
Cassandra
分布式存储系统
Dynamo
Facebook数据库查询
语言：FQL
现有SNS网站数据库架构技术
各
有
缺
陷
！
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复
杂
性
影
响
可
扩
展
规
模
不
适
合
处
理
非
结
构
化
数
据
只
是
数
据
库
查
询
语
言
关系 Berkeley FQL
数据 DB、
库
Cassandr
a、
Dynamo
?
有没有一个靠谱的
社交网络数据库模型
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有个靠谱的数据库架构像有个靠谱的老公一样重要
••••••••••••••••••••••••••••••••••
Neo4j图存数据库靠谱在哪儿
？
——可行性与优越性
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1
可行性 ：创新的数据结构
多种功能
图的基本概念
• 关系组织图形
• 通过遍历查询图
• 通过索引查找节点或
关系
基本操作
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2
可行性 ：性能优势
百万级数
据集测试
结果
性能测试
Neo4j VS. MySQL
X
250
倍差距
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3
可行性 ：可靠性&可用性
强大的支持
开
源
商业支持的开源图存数据库
REST
接
口
可作为单独的服务器API使用
绑
定
库
与JRuby/Ruby、Python等语言绑定
可靠才可用！
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好友推荐系统核心代码
1
提取Gems
require "rubygems"
require "neography“
@neo =
Neography::Rest.new
def
create_person(name)
@neo.create_node("
name" => name)
end
2
编写函数
3
关联节点
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好友推荐系统核心代码
及测试
4
好友推荐
def suggestions_for(node)
@neo.traverse(node,
"nodes",
{"order" => "breadth first",
"uniqueness" => "node global",
"relationships" => {"type"=>
"friends","direction" => "in"},
"return filter" => {"language" =>
"javascript","body" =>
"position.length() == 2;"},
"depth" => 2}).map{|n|
n["data"]["name"]}.join(", ")
end
5 测试数据
6
李琳= create_person(“李琳”)
陈山 = create_person(“陈山”)
沈彬 = create_person(“沈彬”)
张旭 = create_person(“张旭”)
刘岚 = create_person(“刘岚”)
make_mutual_friends(李琳, 陈山)
make_mutual_friends(陈山, 沈彬)
make_mutual_friends(陈山, 张旭)
make_mutual_friends(沈彬, 张旭)
make_mutual_friends(沈彬, 刘岚)
实验结果
puts “李琳 should become friends
with #{suggestions_for(李琳)}”
# RESULT
# 李琳 should become friends with
张旭, 沈彬
社交网络好友推荐系统的实现
•
•
•
•
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开发环境：Netbeans IDE 6.9.1
（Ruby Bundles）
编程语言：Ruby/Jruby
项目性质：Ruby on Rails
服务器：内置Glassfish 3.0
开发平台
安装
Gems
将Neo4j添加
运行项
到项目构建路
目并适
径中
当调试
新建并
将任务添加到
导入项
rakefile中并启
目
动Neo4j
系统界面
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社交网络好友推荐系统的实现
创建好友邀
请
注册
新用
户
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创建好友
关系
系统
功能
推荐
好友
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论
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吴梦迪
主要结论
1
2
当前数据库架构并不适用于社交网
络的数据量及数据结构，有改进和
扩展的空间；
图形数据库的图形存储模式十分贴合
社交网络模型中国的数据格式，且具
有高效性及高可用性的优势
主要结论
3
Neo4j具有稳定的版本和优秀的绑定
库，能够很好地满足社交网络网站
的数据处理要求，是非常合适的SNS
数据库候选者。
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吴梦迪
不足
•代码没有深入优化调
整
•网站功能尚在开发中
•实验所用数据集规模
较小
•系统无法插入
中文数据
展望
•深入优化代码
•完善网站功能
•设计更大规模的
测试数据集
不足与展望
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The end