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Q1: Spark GraphX的用途在哪里?
:图计算广泛应用于社交网络、电子商务,地图等领域;
Spark GraphX可以轻而易举的完成基于度分布的中枢节点发现、基于最大连通图的社区发现、基于三角形计数的关系衡量、基于随机游走的用户属性传播等;
从技术层面讲Spark GraphX非常适合于微信、微博、社交网络、电子商务、地图导航等类型的产品,所以可以期待Spark GraphX在Facebook、Twitter、Linkin、腾讯、百度等的大规模应用。
Q2:Spark GraphX使用的成功案例是什么?
在国内主要是淘宝在大规模使用Spark GraphX;
在淘宝,Spark GraphX不仅广泛应用于用户网络的社区发现、用户影响力、能量传播、标签传播等,而且也越来越多的应用到推荐领域的标签推理、人群划分、年龄段预测、商品交易时序跳转等,据淘宝的明风介绍,借助于Spark GraphX,经过半年多的尝试,淘宝之前一些想做但因为没有足够的计算能力而不能实现的图模型,现已不是问题。
Q3:Spark GraphX支持哪些流行的算法
最经典是只会PageRank、TriangleCount、ShortestPaths等三大最常用的算法;
通过对Pregel的支持从而也提供了更多的例如SVDPlusPlus、ConnectedComponents、StronglyConnectedComponents等算法;
随着新版本的发布会推出更多的算法实现库
到此,关于“Spark GraphX的用途是什么”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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