社交数据分析--共同好友分析（java版）

1 数据

冒号左边为用户id，冒号右边为用户的好友列表

A:B,C,D,F,E,O B:A,C,E,K C:F,A,D,I D:A,E,F,L E:B,C,D,M,L F:A,B,C,D,E,O,M G:A,C,D,E,F H:A,C,D,E,O I:A,O J:B,O K:A,C,D L:D,E,F M:E,F,G O:A,H,I,J

2 需求

求出有共同好友的用户对，及他们的共同好友，如：

A与B，有共同好友C,E

A与C，有共同好友D

.......

3 步骤分析

 假如社交数据存储在本地的文件中 

1 读取数据信息
2 对获取的每行数据处理，按照“:”号切分，左侧为用户id，右侧是当前用户对应的好友列表（再按照“,”号切分好友列表）
3 将用户和器对应的好友列表存放在map这种集合类型中，（用户id作为key，其对应的好友列表作为value【list】）
 4 求出任意两个用户的共同好友的交集，求list的交集

4 使用到的技术点

IO读取文件信息，字符串切割，List和map集合存储数据和常用方法

5 代码实现

  一 读取文件数据获取用户和器对应的好友列表 Map>

public static Map> getUserInfo() { Map> map = new HashMap<>(); try(BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("d:/data/好友.txt"));//可自动释放资源) { String line = null; while ((line = br.readLine()) != null) { // 切割数据 获取每个用户对应的列表 String[] split = line.split(":"); if (split.length >= 2) { String str = split[0];// 用户 String str2 = split[1]; String[] fs = str2.split(","); List list = Arrays.asList(fs);//注意 Arrays.asList(fs)转换的这种集合的长度是固定的不可修改 map.put(str, list); } } } catch (Exception e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } return map; } }

二 获取任意两个人的共同好友

为了实现获取任意两个人的共同好友，所以要对map的key，即所有的用户进行遍历操作，可以将用户的uid再放在list中 ，方便遍历和比较

public static void main(String[] args) throws Exception { //将共同好友数据写到指定的文件中 BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter("d:/data/same.txt")); Map> info = getUserInfo(); //存储所有的用户信息 List us = new ArrayList<>(); Set uids = info.keySet(); for (String uid : uids) { us.add(uid); } List fs1 = null; List fs2 = null; for (int i = 0; i < us.size()-1; i++) { String uid1 = us.get(i);//前面的一个好友 List f = info.get(uid1);//前面一个人的好友 for (int j = i + 1; j < us.size(); j++) { String uid2 = us.get(j);//后面的一个人 List ff = info.get(uid2);//后面那个人的好友 fs1 = new ArrayList<>(f); fs2 = new ArrayList<>(ff); fs1.retainAll(fs2); if (fs1 != null && fs1.size() > 0) { writer.write(uid1 + "和" + uid2 + "的共同好友：" + fs1+"\n"); System.out.println(uid1 + "和" + uid2 + "的共同好友：" + fs1); writer.flush(); } } } }

思考

1 获取制定两个用户的共同好友(假如用户数量非常多，加载数据需要很长时间，怎么优化？)

2 获取好友数最多的前N个用户

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