社交关系+大数据=？

有个不太靠谱的命题：如何让赵本山和迈克尔乔丹搭上关系？ ，对社交关系的数据挖掘成为近几年的一个技术热点。 未来社交关系与大数据还将在互联网贷款、购买保险、证券投资等发挥极大作用。金融和数据拥有天然的数据化基因，因为金融本身就是信息和数据，做金融的本质就是做信用。 社交大数据掘金路上，隐私问题忡忡。当然，深度的社交大数据挖掘中最敏感的问题仍然是用户隐私的问题。社交网站从一诞生起就与这个问题相伴相生，随着大数据时代的到来，隐私问题显得越发重要。 但不可否认，无论选择与社交网络进行品牌联合，还是借助丰富而强大的数据系统实现精准定向，亦或求同存异定制产品打通，社交关系与大数据的结合，不仅搅动了金融业，而且演变为整个商业社会乃至人情社会的制高点工具问题

社交关系+大数据=？

有个不太靠谱的命题：如何让赵本山和迈克尔乔丹搭上关系？ ，对社交关系的数据挖掘成为近几年的一个技术热点。 未来社交关系与大数据还将在互联网贷款、购买保险、证券投资等发挥极大作用。金融和数据拥有天然的数据化基因，因为金融本身就是信息和数据，做金融的本质就是做信用。 社交大数据掘金路上，隐私问题忡忡。当然，深度的社交大数据挖掘中最敏感的问题仍然是用户隐私的问题。社交网站从一诞生起就与这个问题相伴相生，随着大数据时代的到来，隐私问题显得越发重要。 但不可否认，无论选择与社交网络进行品牌联合，还是借助丰富而强大的数据系统实现精准定向，亦或求同存异定制产品打通，社交关系与大数据的结合，不仅搅动了金融业，而且演变为整个商业社会乃至人情社会的制高点工具问题

社交关系+大数据=？

有个不太靠谱的命题：如何让赵本山和迈克尔乔丹搭上关系？ ，对社交关系的数据挖掘成为近几年的一个技术热点。 未来社交关系与大数据还将在互联网贷款、购买保险、证券投资等发挥极大作用。金融和数据拥有天然的数据化基因，因为金融本身就是信息和数据，做金融的本质就是做信用。 但不可否认，无论选择与社交网络进行品牌联合，还是借助丰富而强大的数据系统实现精准定向，亦或求同存异定制产品打通，社交关系与大数据的结合，不仅搅动了金融业，而且演变为整个商业社会乃至人情社会的制高点工具问题 见36大数据：社交关系+大数据=？

机器智能与社交关系重构

本文将从人类社交天性的讨论开始，分析人类社交天性与机器智能的交集，探讨身体异场的数字社交，以及人类社交关系的再重构，即从与他人社交转向与智能机器社交。 该回答似乎综合了前面不同解释的要点：人际之间、关系、沟通、信息、情感、合作等。据此，我们可以简洁地把社交理解为人际之间的信息交换、情感交流、合作冲突、关系建构等。 1938年2月6日，《纽约时报》报道了美国宾州一座农庄里5岁女童安娜的故事。安娜是私生子，母亲由于害怕遭到非议，在孩子出生后就将其关在了二楼的储藏室。 1920年印度传教士辛格（Joseph Amrito Lal Singh）在勾达姆里村一个巨大白蚁穴附近的狼群中发现两个人形生物，辛格将这两个“怪物”带回村里，发现她们是两个女童，大的约8岁，小的约2岁 对社交天性的满足而言，数字社交无疑是对身体同场的革命，在本质上改变了人类的交往方式、交往范围、交往逻辑，是社交关系的重构（邱泽奇，2024）。

微信社交，我们是否被强关系绑架？

微信是一个强关系应用，微信上互相加为好友、互相认识的人，至少都是你通信录上的人。你为什么会加入一个群？是因为有人把你拉进来，你们有共同的朋友，有交集才能成一个群。 熟人社会会进一步强化威权的力量，让人们不敢也不愿去质疑有社交优势的人。在微信朋友圈收获点赞数量最多的往往是拥有一定资源的甲方，这也会造成新的社交不平等。在微信时代，人们会发现海量的信息。 微信时代，因为全都是熟人，或者半生不熟的人，它进入了一个强关系社会。这个时候，各种各样的谣言反而“不胫而走”，谣言不是变少了，而是变多了。 我们国家的盐因为大多数是井盐，这时候可能消费者就会觉得中国的盐和日本的核污染没有关系。 互联网推动了进步，但是当你过于沉溺微信、沉溺于朋友圈的时候，就导致了一种社交变窄。当你的朋友圈里面天天都在传一些似是而非的心灵鸡汤，都在传似是而非的谣言你就会陷入到一种精神焦虑，我们称之为互联网焦虑。

如何存储社交软件中的「好友、粉丝关系」

其中的社交达人也成了我们的茶余饭后： "你关注了谁" "她有多少粉丝" "这个网红出事了" "那个人突然爆火" 就像最近的”张同学“ 今天咱们就来研究一下： 如何存储社交软件中的「好友、粉丝关系」 01 好友 我们将每个人用蓝色的圆点表示，而其中的一号就是你， 如果有人和你是"好友"关系，那么就用一条线将对方和你连接起来，就像这样： 这就表示你与2、4、6是好友关系。 1 -> 2、4、6 2 -> 1、3、5 这种表现方式就对应着Java的一种数据结构： 图(Graph) 了解了 图 结构我们再来看一下，如何用它来表示"粉丝、关注"关系。 最后说说硬盘的存储方式吧，对于持久层来说就是单纯的数据库表设计了，最粗暴的方式就是创建一个中间关系表就像这样： user_id frend_id 1 2 1 4 1 6 2 3 2 5 3 6 4 5 除此之外，我们还可以选择更专业的非关系型数据库：社交存储的图形数据库，如Neo4J等。

R语言的igraph画社交关系图示例

R语言中的igraph可以很方便地画出社交关系图。下面是几个示例。 1.最简单的社交关系图 library(igraph) dolphin <- read.csv('dolphins.csv',head=T,fileEncoding='UTF-8',stringsAsFactors 关系图中某人或某几个人的关系图 某个人（这里是海豚）的关系图(节点4)： jpeg(filename='dolphins_sub.jpg',width=800,height=800,units='px' (节点6)： gn<-graph.neighborhood(g, order=2) plot(gn[[2]], layout=layout.fruchterman.reingold) dev.off layout=layout, vertex.size=map(degree(g),c(1,20)), vertex.color=map(degree(g),c(1,20))) dev.off() 4.给社交关系图划分社区

技能 | R语言的igraph画社交关系图示例

R语言中的igraph可以很方便地画出社交关系图。下面是几个示例。 1.最简单的社交关系图 library(igraph) dolphin <- read.csv('dolphins.csv'，head=T，fileEncoding='UTF-8'，stringsAsFactors 2.关系图中某人或某几个人的关系图 某个人（这里是海豚）的关系图(节点4)： jpeg(filename='dolphins_sub.jpg'，width=800，height=800，units='px 某个人的两层关系图(节点6)： gn<-graph.neighborhood(g， order=2) plot(gn[[2]]， layout=layout.fruchterman.reingold) 4.给社交关系图划分社区，不同的社区用不同的颜色表示 cl <- optimal.community(g) E(g)$curved <- 0 jpeg(filename='dolphins_commu<em>2</em>

社交系统中用户好友关系数据库设计

在社交类系统中，用户与用户的好友关系的设计必不可少，那么如何设计好友的数据库至关重要，本篇文章带大家学习一下相关的设计方案。 ID 用户名 1 张三 2 李四 3 王五 4 赵六 第二步，需要将用户与用户直接建立好友关系。这里有两种情况：单向好友关系、互为好友关系。 - 单向好友关系就是张三在李四的好友列表中，但李四没有在张三的好友列表中； - 互为好友关系，如果张三和李四为好友，则双方都在彼此的好友列表中； 好友关系设计 无论上面两种关系的哪一种，好友关系表都可以使用下面的设计 单向好友模式 如果是单向好友模式，那么两个人互为好友关系则插入的数据应该是这样： ID user_id friend_id 1 1 2 2 2 1 也就是张三是李四的好友，李四也是张三的好友。 user_id = 1 UNION ALL select user_id as friends , friend_group as my_group from friend_id = 1 小结 至此社交系统中好友关系的设计及

QQ兴趣部落：比关系链更有价值的社交宝藏

在关系链社交大局已定的同时，兴趣社交成为新的蓝海，充满了机遇与挑战。腾讯汇客厅秉承“轻分享，讲干货”的理念，邀请到QQ兴趣部落的负责人Thomas王剑伟与大家分享有关兴趣社交的想法和理念。 80后的诉求是找身边的人，90后的诉求是找同类，这是最大的区别，也是兴趣社交最大的机会。 2. 最强的互动并不是在好友之间，而是在同类型的人之间。 而今天，每天使用QQ的用户里，就有将近2亿人是90后。15年前设备主要是PC，每天能有两、三个小时登陆在上面就已经非常了不起，而现在无论是PC、手机还是ipad都可以保证一天24小时多终端在线。 在很长一段时间内，中国互联网流行一种说法，叫好友关系链，很多人认为腾讯游戏、手游很强，是因为腾讯有一套非常强的关系链，用户通关了游戏可以分享给朋友们，让他们来超越。 游戏进展到这个阶段，游戏社区的价值才开始真正地发挥出来，开始超越真实的关系链、朋友圈、QQ空间的传播价值。这种基于同类游戏的社区的生命力及其未来对于手机游戏的拉动，会远远大于基于关系链的分享社区。

PRQS模型：社交关系对零售电商的影响

社交关系推动消费的关键在于目标人群的区分，不同的社交关系属于不同的群组，不同的群组又建立起新的社交关系，如亲戚关系、同事关系、情侣关系、夫妻关系、商家与消费者的关系、陌生关系等等。 ”大大降低了决策时间，能够通过社交交易工具的开发和运营，利用消费者已有的社交关系创新商业模式，使中心化和去中心化的零售电商平台得到新的发展，甚至出现许多以社交关系为核心竞争力的零售电商平台。 社交关系产生了千亿级的新电商平台 消费升维和社交关系逐渐形成了新的零售电商业态和创新商业模式，产生了千亿级的社交电商和新电商（如上市的拼团新电商拼多多、会员制电商云集、直播MCN新电商如涵）。 另外从社交电商的投融资数据来分析，根据鲸准《2018社交电商行业研究报告》显示，社交电商的投资人热度从17年初至18年初一直成 轻微的波动上升状态。 从2018年2月份起，热度呈直线上升状态。 B2B2C模式中，小B店主从大B的商品库选择适合自己售卖的商品，生成自己的小店。仅负责流量获取及分销，供应链以及其他服务由大B来负责。

实验2 关系可视化

了解关系可视化知识，了解和学习散点图、饼图、堆叠柱形图、板块层级图和直方图等常见图表类型； 2. 学习图形语法方式绘图； 3. 学习与巩固R+Illustrator可视化绘图模式。 二. 用R绘图，具体如下： （1）安装ggplot2包： 启动RStudio后，菜单栏点击Tools>Install Packages…中输入ggplot2，安装； （2）新建一个R Script文件； （4 ）启用ggplot2包： 在新建的R Script文件中输入下面代码来启用ggplot2包： library(ggplot2) 将光标放在上面代码所在行，点击菜单Code->Run Select Lines （4）数据整理： 通过以下两行代码来剔除掉华盛顿特区和全美平均值，并将剔除后的数据存入crime2变量中： crime2 <- crime[crime$state ! = “District of Columbia”,] crime2 <- crime2[crime2$state !

Matplotlib数据关系型图表（2）

本节继续探讨数值关系型图表的绘制，主要探讨了气泡图、三维散点图、等高线图和曲面图的绘制方法。 一、数值关系型图表（2） 1.4 气泡图 气泡图是一种多变量图表，是散点图的变体，也可认为是散点图和百分比区域图的组合。 2、气泡大小通过1个视觉特征来表示，为了避免数据的重叠、遮挡，一般要设置透明度。另外的，也可以添加颜色渐变的气泡图（2个视觉特征）来表示，可以观察到数据的变化。 , 15)) #构造数据 N = 100 x = np.linspace(-2, 2, N) y = np.linspace(-2, 2, N) X, Y = np.meshgrid(x, y) ## ax2 = ax[0, 1] labels = ax2.contour(X, Y, Z(X, Y), 10, colors='k') ax2.clabel(labels, inline=True,

中科大徐童：视频人物社交关系图生成与应用

在多种多样的语义线索中间，人物社交关系是最核心的线索。 2. 如果站在全局视角，获得完整的社交关系图，能更充分地发挥社交关系相互佐证的作用。下面重点分享下如何生成社交关系图。 2. 多通道时序累积 多通道时序累积模块的目的是表达帧和帧之间人物关系的动态变化。 视频人物社交关系图应用概览 人物社交关系图可以有效提升用户体验，支撑语义的智能应用。 社交关系图本身可以帮助观众更好地理解剧情。 智能应用：剧情片段描述、剧情因果串联。 有了完整的人物关系图之后，就能更好地解释这些剧情。 2. 基于社交关系的视频人物检索 基于社交关系图的视频人物检索，即把视频中某一个人物出现的片段全部挖掘出来。

类似微博等社交软件中用户关注关系的存储实现方案遐想

前言 在两个月的某次面试中,被问到了如何设计微博的关注关系,当时只考虑了mysql等关系型数据库的方案,回答的不是很让人满意.面试结束后即决定要研究一下这一块,但是之后太忙 ,就到了现在,趁着周六无聊, 需求分析 常用微博的胖友们,肯定知道两个人之间有这么几种关系. A关注了B. B关注了A. A和B互相关注. 毫无关系. 那么针对这些关系有常见的以下几个需求: 查看某个用户的关注列表. 关系型数据库实现(Mysql) 这个就比较简单了,将关注这一个关系作为一种实体存储下来.数据表结构(follow)如下: id from_uid to_uid ts 1 A B time1 2 B C 在参考文章微博关系服务与Redis的故事一文中,微博确实是经历了mysql这个阶段之后,选择了Redis.使用Redis中的hash结构来存储关系数据,我们模拟一下实现. 联系邮箱：huyanshi2580@gmail.com 更多学习笔记见个人博客——>呼延十 var gitment = new Gitment({ id: '类似微博等社交软件中用户关注关系的存储实现方案遐想

高效设计：支持亿级用户社交关系的100W QPS架构方案

06 高级性能测试训练营在 霍格沃兹测试开发学社，我们设计了 高级性能测试训练营，从入门到实战逐步进阶：周数课程模块核心内容1-2接口性能测试实战单接口、多接口、Restful API 增删改查压测3- ，微服务性能监控与告警7-9性能瓶颈定位 & 云原生实战基于 JVM 的瓶颈分析、火焰图剖析，SkyWalking、K8s 云原生性能测试体系10-12复杂架构案例拆解 & 用AI赋能性能测试亿级用户社交系统性能挑战

喜欢社交就去社交，不必刻意去减少｜SNF 社交斋戒特写之一

，这也是一个借口，可以不去辛苦维系这种关系了。” 她开始有意调整自己的社交关系。她打算区分出来有些朋友确实是以后不会联系的，哪些朋友是还有可能联系的。她愿意把更多的重心放在志同道合的人身上，简化弱关系和一些酒肉朋友。 “以前我是那种很辛苦在维系所有关系的人，非常累。微信上很多人，以前天天在一起的也有，当你的圈子变了以后，很久没有联系，发现根本就回不到以前的状态了。 有些二十几年的朋友，但他跟你三观真的不合，你们以后还是往两个方向走，辛苦地维持这段关系为什么呢？就因为交情久吗？现在就觉得没有必要，所以斋戒期间我开始改变自己的交友策略。” 小X解释道：“有的人会觉得自己特别不擅长社交，或者是很烦这么多社交，其实社交这个事情的多和少与你的个人发展可能没关系，因为我有朋友就是那种一天可能就看一次手机的人，你永远找不到这个人，但也没有人缘不好或者引起其他问题

OAuth2简易实战（四）-Github社交联合登录

OAuth2简易实战（四）-Github社交联合登录 1.1. client_id=9fc0081c3dd4f8b11f86&response_type=code&redirect_uri=http%3A%2F%2Flocalhost%3A8080%2Fconnect &state=c2737022-3cc7-4b80-92ce-fcba2ca9beb4 这最后跳转这层的代码如下，封装成buildOAuthUrl方法进行了组装 public RedirectView Connected to GitHub</h2>

Click here to see your repositories 代码学习地址 https://github.com/spring2go/oauth2lab

第2篇：数据库关系建模

第二篇：数据库关系建模 前言 ER建模环节完成后，需求就被描述成了ER图。之后，便可根据这个ER图设计相应的关系表了。 但从ER图到具体关系表的建立还需要经过两个步骤：1. 逻辑模型设计 2. 其中前者将ER图映射为逻辑意义上的关系表，后者则映射为物理意义上的关系表。逻辑意义上的关系表可以理解为单纯意义上的关系表，它不涉及到表中字段数据类型，索引信息，触发器等等细节信息。 关系(relation) 关系就是在数据库中存在的，包含行和列的一张表。也常被称为关系表，或者表。 注意只有在确保不会引起混乱的时候使用最后一种称呼，因为关系表和一般意义上的表有很大区别(下文会分析)。 2. 列(column) 列就是字面意义上表的列。但是它也有时被称作属性，或者域。 3. 将常规实体映射为关系 对常规实体来说，每个常规属性对应到关系表中的一列，而某单值且唯一的列则映射为主码，标记下划线。 如下实体： ? 将映射为关系： ? 2.

社交命运的新主宰：AI社交

AI入侵社交 如今，随着AI技术的发展，社交网络把每个人连接成一个整体的同时，也在越来越智能化，AI已经渗透到社交的各个方面，我们在网络上的每一次社交行为背后可能都有着AI的影子。 2.AI对匹配场景的入侵 与微信专注的熟人社交场景不同，SOUL APP属于陌生人社交领域，AI就好比中介，它连接着所有用户，把每个用户的信息都放在一个数据容器里，当用户启动匹配按钮的时候，AI就会从巨大的数据里找到在做同样事情的人 如今是数字化时代，许多社交产品都朝着智能化的方向发展，社交软件也不例外，AI技术的发展关系企业的未来。 这就造成社交行业几乎被腾讯、陌陌等社交软件巨头分割的垄断局面，目前“AI+社交”的市场门槛太高，尚且只有社交软件的巨头们玩得起。 2.缺乏合理变现模式。 陌生人社交的最终目的是建立熟人关系，SOUL和ZAO不可能眼睁睁看着用户流失到微信或者其他的深度社交软件，产品需要增强用户粘性，才能更好地发展。