环球讯息：用图技术搞定附近好友、时空交集等 7 个典型社交网络应用

两个月之前，我的同事拿了一张推特的互动关系图（下图，由 STRRL 授权）来问我能不能搞一篇图技术来探索社交互动关系的文章，看看这些图是如何通过技术实现的。

我想了想，自己玩推特以来也跟随大部队生成了不少的社交关系组图，当中有复杂的社交群体划分：

【资料图】

我在技术圈，看在金融、数学圈的大佬在彼岸紧密贴贴。当然也有比较简单的关系图：

看谁和你互动比较多，而他们又和谁关系比较密切。那么问题来了，像上面这种常见的社交关系图，甚至是别的更复杂的基于社交网络的图是如何生成的呢？在本文我将用图数据库 NebulaGraph 来解决社交网络问题，而上面的社交关系组图也被包含在其中。btw，文中介绍的方法提供都了 Playground 供大家学习、玩耍。

简单剖析社交网络的选型

从上面的图我们可以知道，一个典型的社交网络拓扑图便是用户的点和关系的边组成的网状结构。

因此，我们可以用图数据库来表示用户和他们的连接关系，来完成这个社交网络的数据模型。基于图数据库，我们可以对用户间的关系进行查询，让各类基于社交网络连接关系的查找、统计、分析需求变得更便捷、高效。

例如，利用图形数据库来识别网络中的“有影响力的用户”；根据用户之间的共同点对新的连接（好友关系、感兴趣的信息）进行推荐；更甚者寻找社群中聚集的不同人群、社区，进行用户画像。

以 NebulaGraph 为代表的图数据库不仅能支撑复杂的多跳查询，同时也支持实时写入、更新数据，因此非常适合用来探索用户关系不断变化的社交网络系统。

图建模

上文说过社交网络天然就是一种网络、图的结构形态，为了分析常见社交场景的应用示例，本文的例子采用了典型的小型社交网络。因此，我在 NebulaGraph 官方数据集 basketballplayer 之上，增加了：

三种点：

• 地址
• 地点
• 文章

四种边：

• 发文
• 评论
• 住在
• 属于（地点）

它的建模非常自然：

数据导入

导入数据集

首先，我们加载默认的 basketballplayer 数据集，导入对应的 schema 和数据。

如果你使用的是命令行，那你在 console 之中执行 :play basketballplayer就可以导入数据。如果你使用了可视化图探索工具 NebulaGraph Studio / NebulaGraph Explorer，我们需要在欢迎页点击下载、部署这份基础数据集。

创建社交网络 schema

通过下面语句创建新加入的点、边类型 schema：

CREATE TAG IF NOT EXISTS post(title string NOT NULL);CREATE EDGE created_post(post_time timestamp);CREATE EDGE commented_at(post_time timestamp);CREATE TAG address(address string NOT NULL, `geo_point` geography(point));CREATE TAG place(name string NOT NULL, `geo_point` geography(point));CREATE EDGE belong_to();CREATE EDGE lived_in();

写入新数据

在等待两个心跳（20秒）以上时间之后，我们可以执行数据插入：

INSERT VERTEX post(title) values \    "post1":("a beautify flower"), "post2":("my first bike"), "post3":("I can swim"), \    "post4":("I love you, Dad"), "post5":("I hate coriander"), "post6":("my best friend, tom"), \    "post7":("my best friend, jerry"), "post8":("Frank, the cat"), "post9":("sushi rocks"), \    "post10":("I love you, Mom"), "post11":("Let"s have a party!");INSERT EDGE created_post(post_time) values \    "player100"->"post1":(timestamp("2019-01-01 00:30:06")), \    "player111"->"post2":(timestamp("2016-11-23 10:04:50")), \    "player101"->"post3":(timestamp("2019-11-11 10:44:06")), \    "player103"->"post4":(timestamp("2014-12-01 20:45:11")), \    "player102"->"post5":(timestamp("2015-03-01 00:30:06")), \    "player104"->"post6":(timestamp("2017-09-21 23:30:06")), \    "player125"->"post7":(timestamp("2018-01-01 00:44:23")), \    "player106"->"post8":(timestamp("2019-01-01 00:30:06")), \    "player117"->"post9":(timestamp("2022-01-01 22:23:30")), \    "player108"->"post10":(timestamp("2011-01-01 10:00:30")), \    "player100"->"post11":(timestamp("2021-11-01 11:10:30"));INSERT EDGE commented_at(post_time) values \    "player105"->"post1":(timestamp("2019-01-02 00:30:06")), \    "player109"->"post1":(timestamp("2016-11-24 10:04:50")), \    "player113"->"post3":(timestamp("2019-11-13 10:44:06")), \    "player101"->"post4":(timestamp("2014-12-04 20:45:11")), \    "player102"->"post1":(timestamp("2015-03-03 00:30:06")), \    "player103"->"post1":(timestamp("2017-09-23 23:30:06")), \    "player102"->"post7":(timestamp("2018-01-04 00:44:23")), \    "player101"->"post8":(timestamp("2019-01-04 00:30:06")), \    "player106"->"post9":(timestamp("2022-01-02 22:23:30")), \    "player105"->"post10":(timestamp("2011-01-11 10:00:30")), \    "player130"->"post1":(timestamp("2019-01-02 00:30:06")), \    "player131"->"post2":(timestamp("2016-11-24 10:04:50")), \    "player131"->"post3":(timestamp("2019-11-13 10:44:06")), \    "player133"->"post4":(timestamp("2014-12-04 20:45:11")), \    "player132"->"post5":(timestamp("2015-03-03 00:30:06")), \    "player134"->"post6":(timestamp("2017-09-23 23:30:06")), \    "player135"->"post7":(timestamp("2018-01-04 00:44:23")), \    "player136"->"post8":(timestamp("2019-01-04 00:30:06")), \    "player137"->"post9":(timestamp("2022-01-02 22:23:30")), \    "player138"->"post10":(timestamp("2011-01-11 10:00:30")), \    "player141"->"post1":(timestamp("2019-01-03 00:30:06")), \    "player142"->"post2":(timestamp("2016-11-25 10:04:50")), \    "player143"->"post3":(timestamp("2019-11-14 10:44:06")), \    "player144"->"post4":(timestamp("2014-12-05 20:45:11")), \    "player145"->"post5":(timestamp("2015-03-04 00:30:06")), \    "player146"->"post6":(timestamp("2017-09-24 23:30:06")), \    "player147"->"post7":(timestamp("2018-01-05 00:44:23")), \    "player148"->"post8":(timestamp("2019-01-05 00:30:06")), \    "player139"->"post9":(timestamp("2022-01-03 22:23:30")), \    "player140"->"post10":(timestamp("2011-01-12 10:01:30")), \    "player141"->"post1":(timestamp("2019-01-04 00:34:06")), \    "player102"->"post2":(timestamp("2016-11-26 10:06:50")), \    "player103"->"post3":(timestamp("2019-11-15 10:45:06")), \    "player104"->"post4":(timestamp("2014-12-06 20:47:11")), \    "player105"->"post5":(timestamp("2015-03-05 00:32:06")), \    "player106"->"post6":(timestamp("2017-09-25 23:31:06")), \    "player107"->"post7":(timestamp("2018-01-06 00:46:23")), \    "player118"->"post8":(timestamp("2019-01-06 00:35:06")), \    "player119"->"post9":(timestamp("2022-01-04 22:26:30")), \    "player110"->"post10":(timestamp("2011-01-15 10:00:30")), \    "player111"->"post1":(timestamp("2019-01-06 00:30:06")), \    "player104"->"post11":(timestamp("2022-01-15 10:00:30")), \    "player125"->"post11":(timestamp("2022-02-15 10:00:30")), \    "player113"->"post11":(timestamp("2022-03-15 10:00:30")), \    "player102"->"post11":(timestamp("2022-04-15 10:00:30")), \    "player108"->"post11":(timestamp("2022-05-15 10:00:30"));INSERT VERTEX `address` (`address`, `geo_point`) VALUES \    "addr_0":("Brittany Forge Apt. 718 East Eric  WV 97881", ST_Point(1,2)),\    "addr_1":("Richard Curve Kingstad  AZ 05660", ST_Point(3,4)),\    "addr_2":("Schmidt Key Lake Charles  AL 36174", ST_Point(13.13,-87.65)),\    "addr_3":("5 Joanna Key Suite 704 Frankshire  OK 03035", ST_Point(5,6)),\    "addr_4":("1 Payne Circle Mitchellfort  LA 73053", ST_Point(7,8)),\    "addr_5":("2 Klein Mission New Annetteton  HI 05775", ST_Point(9,10)),\    "addr_6":("1 Vanessa Stravenue Suite 184 Baileyville  NY 46381", ST_Point(11,12)),\    "addr_7":("John Garden Port John  LA 54602", ST_Point(13,14)),\    "addr_8":("11 Webb Groves Tiffanyside  MN 14566", ST_Point(15,16)),\    "addr_9":("70 Robinson Locks Suite 113 East Veronica  ND 87845", ST_Point(17,18)),\    "addr_10":("24 Mcknight Port Apt. 028 Sarahborough  MD 38195", ST_Point(19,20)),\    "addr_11":("0337 Mason Corner Apt. 900 Toddmouth  FL 61464", ST_Point(21,22)),\    "addr_12":("7 Davis Station Apt. 691 Pittmanfort  HI 29746", ST_Point(23,24)),\    "addr_13":("1 Southport Street Apt. 098 Westport  KY 85907", ST_Point(120.12,30.16)),\    "addr_14":("Weber Unions Eddieland  MT 64619", ST_Point(25,26)),\    "addr_15":("1 Amanda Freeway Lisaland  NJ 94933", ST_Point(27,28)),\    "addr_16":("2 Klein HI 05775", ST_Point(9,10)),\    "addr_17":("Schmidt Key Lake Charles AL 13617", ST_Point(13.12, -87.60)),\    "addr_18":("Rodriguez Track East Connorfort  NC 63144", ST_Point(29,30));INSERT VERTEX `place` (`name`, `geo_point`) VALUES \    "WV":("West Virginia", ST_Point(1,2.5)),\    "AZ":("Arizona", ST_Point(3,4.5)),\    "AL":("Alabama", ST_Point(13.13,-87)),\    "OK":("Oklahoma", ST_Point(5,6.1)),\    "LA":("Louisiana", ST_Point(7,8.1)),\    "HI":("Hawaii", ST_Point(9,10.1)),\    "NY":("New York", ST_Point(11,12.1)),\    "MN":("Minnesota", ST_Point(15,16.1)),\    "ND":("North Dakota", ST_Point(17,18.1)),\    "FL":("Florida", ST_Point(21,22.1)),\    "KY":("Kentucky", ST_Point(120.12,30)),\    "MT":("Montana", ST_Point(25,26.1)),\    "NJ":("New Jersey", ST_Point(27,28.1)),\    "NC":("North Carolina", ST_Point(29,30.1));INSERT EDGE `belong_to`() VALUES \    "addr_0"->"WV":(),\    "addr_1"->"AZ":(),\    "addr_2"->"AL":(),\    "addr_3"->"OK":(),\    "addr_4"->"LA":(),\    "addr_5"->"HI":(),\    "addr_6"->"NY":(),\    "addr_7"->"LA":(),\    "addr_8"->"MN":(),\    "addr_9"->"ND":(),\    "addr_10"->"MD":(),\    "addr_11"->"FL":(),\    "addr_12"->"HI":(),\    "addr_13"->"KY":(),\    "addr_14"->"MT":(),\    "addr_15"->"NJ":(),\    "addr_16"->"HI":(),\    "addr_17"->"AL":(),\    "addr_18"->"NC":();INSERT EDGE `lived_in`() VALUES \    "player100"->"addr_4":(),\    "player101"->"addr_7":(),\    "player102"->"addr_2":(),\    "player103"->"addr_3":(),\    "player104"->"addr_0":(),\    "player105"->"addr_5":(),\    "player106"->"addr_6":(),\    "player107"->"addr_1":(),\    "player108"->"addr_8":(),\    "player109"->"addr_9":(),\    "player110"->"addr_10":(),\    "player111"->"addr_11":(),\    "player112"->"addr_12":(),\    "player113"->"addr_13":(),\    "player114"->"addr_14":(),\    "player115"->"addr_15":(),\    "player116"->"addr_16":(),\    "player117"->"addr_17":(),\    "player118"->"addr_18":();

数据初探

完成 schema 创建和数据导入之后，我们来看看数据统计：

[basketballplayer]> SUBMIT JOB STATS;+------------+| New Job Id |+------------+| 10         |+------------+[basketballplayer]> SHOW STATS;+---------+----------------+-------+| Type    | Name           | Count |+---------+----------------+-------+| "Tag"   | "address"      | 19    || "Tag"   | "place"        | 14    || "Tag"   | "player"       | 51    || "Tag"   | "post"         | 10    || "Tag"   | "team"         | 30    || "Edge"  | "belong_to"    | 19    || "Edge"  | "commented_at" | 40    || "Edge"  | "created_post" | 10    || "Edge"  | "follow"       | 81    || "Edge"  | "lived_in"     | 19    || "Edge"  | "serve"        | 152   || "Space" | "vertices"     | 124   || "Space" | "edges"        | 321   |+---------+----------------+-------+Got 13 rows (time spent 1038/51372 us)

查一下所有的数据：

MATCH ()-[e]->() RETURN e LIMIT 10000

因为数据量太小了，这里可以把所有数据在 NebulaGraph Explorer 中进行渲染出来：

社交网络典型应用

找出网络中的关键人物

要识别社交网络中的有影响力的关键人物们（Influencer）需要使用上各种指标和方法，而 KOL 的识别对很多业务场景都有帮助，比如：用于营销或研究网络中的信息传播。

识别他们的方法有很多，具体的方法和考量信息、关系、角度也取决于这些关键人物的类型和获取他们的目的。

识别 Influencer 常见的方法包括看他们的粉丝数、内容浏览量，内容（包括帖子、视频）上读者的参与度，以及他们的内容影响力（转发、引用）。这些思路如果用图数据库实现也没啥问题，不过太普通太普通了，我们搞点高科技的——用评估、计算节点重要性的图算法，在图上得出这些关键人物。

PageRank

PageRank 是一个非常“古老的”图算法，它计算图上点之间的关系数量得到每个点的得分（Rank），最初由 Google 的创始人 Larry Page 和 Sergey Brin 提出并应用在早期的 Google 搜索引擎中，用来排序搜索结果，这里的 Page 可以是 Larry Page 的姓和 Web Page 的双关了。

在现代、复杂的搜索引擎中，PageRank 早就因为其过于简单的设计而被弃用，但是在部分图结构网络场景中，PageRank 算法仍然在发光发热。在社交网络中，我们姑且粗略地认为所有连接的重要程度相同，去运行 PageRank 算法找到那些 Influencer。

在 NebulaGraph 中，我们可以利用图计算工具 NebulaGraph Algorithm、NebulaGraph Analytics 在全图上运行 PageRank，这是因为数据量小。但在日常的分析、验证、设计截断时，我们不需要在全量数据上跑结果，在一些很小的子图上（最多上万个节点），我们可以轻松地在浏览器里边运行各种图算法得到业务可用的数据。

这里，我们就用 NebulaGraph Explorer 内置的图算法功能，在浏览器上点击一下鼠标执行 PageRank 看看，具体方法这里略去，可以参考文档。

如图所示，PageRank 计算之后所有绿色的 player（人）中，"player.name: Tim Duncan" 是最大的一个点。与之相关联的关系看起来的确不少，我们在图上选择他，再右键反选，选择除了 Tim Duncan 之外的所有点，用退格键删除所有其他的点，再以他作为起点双向探索出 1 到 5 步，可以得到 Tim Duncan 的子图：

除了可以看到 Tim Duncan 是个 Influener 之外，我们还可以看到其他受欢迎的队员和他一样服役过知名球队的热刺（Spurs），这些都印证了 PageRank 的评估方式。

现在，我们再看看其他判定维度下的算法会不会得出一样的结论呢？

Betweenness Centrality

作为另一个流行的节点重要性算法，通过计算一个节点在图中起到多少桥梁作用来衡量节点的重要性。这里的桥梁作用是有数学定义的量化算法，这里就不展开说了。不过从感官上，可以看出它是另一个符合直觉去评估节点重要性的方法。

我们重新在画布上查询所有的点边之后，在浏览器里运行 Betweenness Centrality 算法，这次的结果是：

从它的五跳内子图可以看出，与之前 PageRank 所得的关键人物 Tim Duncan 呈现的星状不同，Dejounte Murray 的子图呈现簇状，在感官、直觉上可以想象 Dejounte Murray 真的在很多节点之间的最小路径上，而 Tim Duncan 则似乎和更多的重要连接者产生了关联。

在实际的应用场景中，针对不同需求我们会选择不同的算法。一般来说，要尝试各种定义、试验各种执行结果，以便分析去找到我们关注的关键人物产生影响的结构特征。

找出社区、聚集群体

社交网络中的社区检测是一种通过分析社交关系来发现社区结构的技术。社区结构是指在社交网络、图谱中互相联系密切的一组节点，这些节点通常具有相似的特征。例如，社区结构其中一种表现形式为：都对某类的话题或内容感兴趣而聚集的一组用户。

社区检测的目的是通过对社交网络进行分析，找出不同社区的边界，并确定每个社区中的节点。这个过程可以通过各种算法来完成，例如：标签传播算法、弱联通分量算法和 Louvain 算法等。通过发现社区结构，可以更好地了解社交网络的结构和特征，并有助于社交网络服务方更好地推断和预测社交网络中的行为，协助治理社交网络、广告投放、市场营销等行为。

由于我们的数据集是模拟的，在不同的算法之下得出的结果未必能展现其真实的面貌，所以本章只是简单地展示下利用若干图算法进行社区识别之后的结果。在真实世界的案例中，我们应该在此基础之上结合领域知识或者其他技术手段协同给出不同群体、社区的画像、标签。

标签传播算法效果：

Louvain 算法效果：

弱联通分量算法效果：

在后面的章节，我们会在更小、更简单的子图上再次验证这几个算法，结果会更具有可解释性。

好友亲密度

通过社区识别算法，其实能在一定程度上在全局计算中获得兴趣相近、关联紧密的好友。那么，如何获得一个指定用户的其他亲密好友呢？

我们可以通过计算得到这个用户的好友，根据该好友和用户拥有的共同好友数进行排序，最后得到结果。

这里以 "Tim Duncan" 举例，他的两度好友（好友的好友）相关语句是 (:player{name: "Tim Duncan"})-[:follow]-(f:player)-[:follow]-(fof:player)。如果 Tim Duncan 的两度好友同时也是他的好友的话，那么这个中间好友就是 Tim Duncan 和这个两度好友的共同好友 Mutual Friend。我们有理由相信那些和 Tim Duncan 有更多共同好友的人可能跟他有更高的亲密度：

MATCH (start:`player`{name: "Tim Duncan"})-[:`follow`]-(f:`player`)-[:`follow`]-(fof:`player`),(start:`player`)-[:`follow`]-(fof:`player`)RETURN fof.`player`.name, count(DISTINCT f) AS NrOfMutualF ORDER BY NrOfMutualF DESC;

这个计算结果是，"Tony Parker" 和 Tim 有 5 个共同好友，最为亲密。

下面，咱们通过可视化来验证一下这个结果吧！

先看看每一个好友的共同好友 (f:)都是谁？

MATCH (start:player{name: "Tim Duncan"})-[:`follow`]-(f:player)-[:`follow`]-(fof:player),(start:player)-[:`follow`]-(fof:player)RETURN fof.player.name, collect(DISTINCT f.player.name);

结果如下：

下面，我们上可视化工具——NebulaGraph Explorer 搞一搞这个结果：

首先，我们把 Tim 的两度好友路径全查出来

MATCH p=(start:player{name: "Tim Duncan"})-[:`follow`]-(f:player)-[:follow]-(fof:player)RETURN p

再按照出入度去渲染节点大小，并选中 Tim 和 Tony，并在两者之间查询 follow 类型边、双向、最多 2 跳的全部路径：

可以看出 Tim 和 Tony 是最亲密的朋友没跑了，而且他们的共同好友也在路径之中：

["Dejounte Murray", "Boris Diaw", "Manu Ginobili", "Marco Belinelli", "LaMarcus Aldridge"]

朋友圈子里的小群体

上面提过由于这份数据集非真实，使得社区发现算法的结果不能得到其中洞察的内涵。现在我们可以接着这个小的子图，来看看 Tim 的好友中可以如何区分群组、社区呢？

咱们先跑一个 Louvain 、弱联通分量、标签传播看看：

弱联通分量

弱联通分量，可以把 Tim 的朋友们大体分割出两、三个相互不连通的部分，非常符合连通分量的直观理解和定义。

标签传播

标签传播，我们可以通过控制迭代次数按需去通过随机的传播划定出不同的划分度，结果可以有一定的区分度：

这是 20 次迭代的图：

这是 1,000 次迭代

Louvain

Louvain，是一个比较高效、稳定的算法，基本上在这个子图下我们可以在很小的迭代次数下得到很符合直觉的划分：

新朋友推荐

接着前面两度朋友（朋友的朋友）的思路，我们可以很容易把那些还不是朋友的两度朋友作为推荐添加的好友，而排序规则是他们之间的共同好友数量：

MATCH (start:player{name: "Tim Duncan"})-[:`follow`]-(f:player)-[:`follow`]-(fof:player)WHERE NOT (start:player)-[:`follow`]-(fof:player) AND fof != startRETURN fof.player.name, count(DISTINCT f) AS NrOfMutualF ORDER BY NrOfMutualF DESC;

显然，LeBron 最值得推荐！再看看这些共同好友都是谁？

同样，我们在刚才的子图里找找 LeBron James 吧！我们把他俩之间的两步、双向路径找出来，果然只会经过 ["Danny Green", "Dejounte Murray"]并且，没有直接的连接：

现在，系统应该给两边发提醒：“hey，也许你们应该交个朋友！”

共同邻居

查找共同邻居是一个很常见的图查询，它的场景可能根据不同的邻居关系、节点类型，同构、异构，带来不同的场景。前面两个场景的共同好友本质上是两点之间的共同邻居，直接查询这样的关系用 openCypher 的表达非常简单。

两点之间的共同邻居

这个表达可以查询两个用户之间的共性、交集，结果可能是共同团队、去过的地方、兴趣爱好、共同参与的帖子回复等等：

MATCH p = (`v0`)--()--(`v1`)WHERE id(`v0`) == "player100" AND id(`v1`) == "player104"RETURN p

而限定了边的类型之后，这个查询就限定在共同好友的查询了。

MATCH p = (v0)--(:`follow`)--(v1)WHERE id(v0) == "player100" AND id(v1) == "player104"RETURN p

多点之间的共同邻居：内容推送

下面，我们给出一个多点共同邻居的场景：我们从一个文章出发，查出所有在这个文章上有互动的用户，找到这一群体中的共同邻居。

这个共同邻居有什么用处呢？很自然，如果这个共同邻居还没有和这个文章有任何交互，我们可以把这个文章推荐给他。

这个查询的实现很有意思：

• 第一个 MATCH是查到所有 post11 文章下留言、点赞之类的同作者交互的总人数
• 第二个 MATCH里我们查询这群人的一度好友中哪些人同互动用户的共同好友数量刚好等于文章互动人数，即这些所有参与互动的用户的共同好友。

MATCH (blog:post)<-[e]-(:player) WHERE id(blog) == "post11"WITH blog, count(e) AS invoved_user_countMATCH (blog:post)<-[]-(users:player)-[:`follow`]-(common_neighbor:player)WITH toSet(collect(users)) AS users, common_neighbor, invoved_user_countWHERE size(users) == invoved_user_countRETURN common_neighbor

而这个人就是...Tony！

+-----------------------------------------------------+| common_neighbor                                     |+-----------------------------------------------------+| ("player101" :player{age: 36, name: "Tony Parker"}) |+-----------------------------------------------------+

而我们可以很容易在可视化中验证它：

MATCH p=(blog:post)<-[]-(users:player)-[:`follow`]-(common_neighbor:player)WHERE id(blog) == "post11"RETURN p

渲染这个查询结果，再在这篇叫做 "Let"s have a party!" 的文章与 Tony 之间查找评论、发帖、关注三类边的双向、两跳查询，就可以看到这些参与文章的人们无一例外，都是 Tony 的好友，而只有 Tony 自己还没去文章里留言！

而 Party 怎么可以少了 Tony 呢？难道是他的惊喜生日 Party，Opps，我们是不是不应该告诉他？

信息流

我在之前写过《基于图技术的推荐系统实现方法》，其中讲述了在图谱上实现现代推荐系统中基于内容和协同的过滤，而类似的原理应用在社交网络可以实现个性推荐信息流。

好友参与的内容

最简单的信息流，可能就是朋友圈、微博 feed 上刷到的关注的人创建、参与的内容。先不考虑排序的问题，这些内容一定是：

• 一定时间段内好友创建的内容
• 一定时间段内好友评论的内容

我们可以用 Cypher 表达这个查询用户 id 为 player100 的信息流：

MATCH (feed_owner:player)-[:`follow`]-(friend:player) WHERE id(feed_owner) == "player100"OPTIONAL MATCH (friend:player)-[newly_commented:commented_at]->(:post)<-[:created_post]-(feed_owner:player)    WHERE newly_commented.post_time > timestamp("2010-01-01 00:00:00")OPTIONAL MATCH (friend:player)-[newly_created:created_post]->(po:post)    WHERE newly_created.post_time > timestamp("2010-01-01 00:00:00")WITH DISTINCT friend,    collect(DISTINCT po.post.title) + collect("comment of " + dst(newly_commented))        AS feeds WHERE size(feeds) > 0RETURN friend.player.name, feeds

于是，我们可以把这些评论、文章呈现到用户的 feed。

一样的，我们来看看可视化效果。输出所有查到的路径：

MATCH p=(feed_owner:player)-[:`follow`]-(friend:player) WHERE id(feed_owner) == "player100"OPTIONAL MATCH p_comment=(friend:player)-[newly_commented:commented_at]->(:post)<-[:created_post]-(feed_owner:player)    WHERE newly_commented.post_time > timestamp("2010-01-01 00:00:00")OPTIONAL MATCH p_post=(friend:player)-[newly_created:created_post]->(po:post)    WHERE newly_created.post_time > timestamp("2010-01-01 00:00:00")RETURN p, p_comment, p_post

在 Explorer 上进行渲染，选择“神经网络”这个布局，可以很清晰地看出这些红色的文章节点，还有代表评论的边。

附近好友的内容

我们再进一步，把地理信息考虑进来，获取那些在指定距离范围内的朋友的相关内容。

这里，我们用到了 NebulaGraph 的 GeoSpatial 地理功能，ST_Distance(home.address.geo_point, friend_addr.address.geo_point) AS distance WHERE distance < 1000000的约束条件帮我们表达了距离的限制。

MATCH (home:address)-[:lived_in]-(feed_owner:player)-[:`follow`]-(friend:player)-[:lived_in]-(friend_addr:address)    WHERE id(feed_owner) == "player100"WITH feed_owner, friend, ST_Distance(home.address.geo_point, friend_addr.address.geo_point) AS distance WHERE distance < 1000000OPTIONAL MATCH (friend:player)-[newly_commented:commented_at]->(:post)<-[:created_post]-(feed_owner:player)    WHERE newly_commented.post_time > timestamp("2010-01-01 00:00:00")OPTIONAL MATCH (friend:player)-[newly_created:created_post]->(po:post)    WHERE newly_created.post_time > timestamp("2010-01-01 00:00:00")WITH DISTINCT friend,    collect(DISTINCT po.post.title) + collect("comment of " + dst(newly_commented))        AS feeds WHERE size(feeds) > 0RETURN friend.player.name, feeds

这时候，从可视化这个结果也可以看到住址，以及它们的经纬度信息。我手动按经纬度把地址的节点在画布上进行排列（下图右侧橙色部分），可以看到这个 feed 的主人 Tim(player100) 的住址（7，8）刚好在其他好友住址的中间位置，这些邻近好友的相关的文章和参与评论的内容将被作为信息流推送给 Tim：

时空关系追踪

时空关系追踪，这个图谱应用是在公共安全、物流、疫情防控等场景下，利用图遍历将繁杂、凌乱的信息充分利用起来的典型应用。当我们建立起这样的图谱之后，往往只需要简单的图查询就可以获得非常有用的洞察。本章节我给大家近距离讲下这个应用场景。

数据集

我创建了一个虚拟数据集来构建时空关系图谱，数据集的生成程序和拿来即用的文件都放在了 GitHub 上，仓库地址是：https://github.com/wey-gu/covid-track-graph-datagen。

它的数据建模如下：

在一个全新的环境里，仅用下面的 3 行命令就能准备好这个图谱：

# 安装 NebulaGraph + NebulaGraph Studiocurl -fsSL nebula-up.siwei.io/install.sh | bash -s -- v3# 下载数据集git clone https://github.com/wey-gu/covid-track-graph-datagen && cd covid-track-graph-datagen# 导入数据集docker run --rm -ti \    --network=nebula-net \    -v ${PWD}/:/root \    vesoft/nebula-importer:v3.2.0 \    --config /root/nebula-importer-config.yaml

我们在 console 里查看一下数据：

~/.nebula-up/console.sh# 进入 console 了，进到 covid_trace 图空间（刚才创建的）USE covid_trace;# 执行数据统计的任务SHOW JOB STATS

结果：

(root@nebula) [covid_trace]> SHOW STATS+---------+------------+--------+| Type    | Name       | Count  |+---------+------------+--------+| "Tag"   | "人"       | 10000  || "Tag"   | "地址"     | 1000   || "Tag"   | "城市"     | 341    || "Tag"   | "村镇"     | 42950  || "Tag"   | "省份"     | 32     || "Tag"   | "联系方式" | 0      || "Tag"   | "行政区"   | 3134   || "Tag"   | "街道"     | 667911 || "Edge"  | "住址"     | 0      || "Edge"  | "到访"     | 19986  || "Edge"  | "同住"     | 19998  || "Edge"  | "属于"     | 715336 || "Space" | "vertices" | 725368 || "Space" | "edges"    | 755320 |+---------+------------+--------+Got 14 rows (time spent 1087/46271 us)

两人之间的关联

很自然，利用路径查询就可以了：

# 最短FIND SHORTEST PATH FROM "p_100" TO "p_101" OVER * BIDIRECT YIELD PATH AS paths# 所有路径FIND ALL PATH FROM "p_100" TO "p_101" OVER * BIDIRECT YIELD PATH AS paths | LIMIT 10

最短路径结果：

所有路径结果：

我们把所有路径进行可视化渲染，标记出起点、终点的两人，并在其中查到他们的最短路径。他们之间的千丝万缕关系就一目了然了，无论是商业洞察、公共安全还是疫情防控，有了这个信息，相应的工作都可以如虎添翼了。

当然，在真实的系统上，可能我们只需要关心两个用户之间的关系远近，得出量化的评估：

FIND SHORTEST PATH FROM "p_100" TO "p_101" OVER * BIDIRECT YIELD PATH AS paths |    YIELD collect(length($-.paths)) AS len | YIELD coalesce($-.len[0], -1) AS len

比如，下面只关心两点之间最短路径的长度为：4。

时空相交的人

再深入一点，我们可以用图语义勾勒出任何带有时间与空间信息的模式，在图谱中实时查询出来。比如，找寻 id 为 p_101 的指定用户在特定时间内有时空相交的人，这意味着那些人在 p_101 访问某个地方的某段时间内也逗留过：

MATCH (p:人)-[`visit0`:到访]->(`addr`:地址)<-[`visit1`:到访]-(p1:人)    WHERE id(p) == "p_101" AND `visit0`.`start_time` < `visit1`.`end_time` AND `visit0`.`end_time` > `visit1`.`start_time`    RETURN paths;

我们得到了用户每一个到访地点，与他时空相交的人的列表。如下：

现在，我们在图上可视化这个结果看看：

MATCH (p:人)-[`visit0`:到访]->(`addr`:地址)<-[`visit1`:到访]-(p1:人)    WHERE id(p) == "p_101" AND `visit0`.`start_time` < `visit1`.`end_time` AND `visit0`.`end_time` > `visit1`.`start_time`RETURN paths;

结果中我们标记 p_101 为不同的图标，再用标签传播算法识别一下聚集社区，是不是一图胜千言呢？

最近去过的省份

最后，我们再用简单的查询模式表达出一个人在给定时间内的行为路径。比如：从一个时间点开始，到访过的所有省份

MATCH (p:人)-[visit:到访]->(`addr`:地址)-[:属于*5]-(province:省份)    WHERE id(p) == "p_101" AND visit.start_time > 1625469000    RETURN province.省份.name, collect(addr.地址.name);

看起来他/她去过不少地方呢：

老规矩，我们在图上看看这个结果吧。这次，我们选择 Dagre-LR 这个布局渲染，结果是不是非常清晰呢？

总结

社交网络作为天然的图结构，真的非常适合用图技术来存储、查询、计算、分析与可视化去解决各式各样的问题。NebulaGraph 强大的数据处理和可视化能力，使得它被百家企业采用来处理社交网络问题，这其中包括：网易游戏、微信、Line、Soul、快手和知乎等等很多行业领先的团队。希望大家通过本章能对社交领域的图技术应有有一个初步的认识。

谢谢你读完本文(///▽///)

NebulaGraph Desktop，Windows 和 macOS 用户安装图数据库的绿色通道，10s 拉起搞定海量数据的图服务。通道传送门：http://c.nxw.so/c0svX

想看源码的小伙伴可以前往 GitHub 阅读、使用、(^з)-☆ star 它 -> GitHub；和其他的 NebulaGraph 用户一起交流图数据库技术和应用技能，留下「你的名片」一起玩耍呢~

关键词：

• 

  环球讯息：用图技术搞定附近好友、时空交集等 7 个典型社交网络应用

  在你的社交网络中，谁和你关系亲密？谁又和你互动最多？谁和你有很多共同好友，彼此还不认识呢？本文，...

  来源： 2023-03-16
• 

  GPT-4测评，大家先别急，图片输入还没来

  昨天GPT-4朋友圈刷屏，我更新了一篇小文章，极简罗列GPT-4的一些情报：1ChatGPTPlus用户才可试用GPT-42...

  来源： 2023-03-16
• 

  全球时讯：C#使用ObjectPool提高StringBuilder性能

  在C 中我们知道使用StringBuilder能提高大量字符串拼接的效率，其实StringBuilder的效率也可以提升，那...

  来源： 2023-03-16
• 

  今头条！RTX 40笔记本新品翻车？别急 先升级NVIDIA新驱动再说

  RTX40笔记本新品翻车？别急先升级NVIDIA新驱动再说

  来源： 2023-03-16

• 环球讯息：用图技术搞定附近好友、时空交集等 7 个典型社交网络应用

• GPT-4测评，大家先别急，图片输入还没来

• 全球时讯：C#使用ObjectPool提高StringBuilder性能

• 今头条！RTX 40笔记本新品翻车？别急 先升级NVIDIA新驱动再说

• 每日精选：官宣！《炉石传说》被移出杭州亚运会项目：职业选手难过

• 环球快消息！360发布年度手机安全报告：受骗男性占七成 女性三成

• 天天最资讯丨800V电气架构打造 全新起亚EV9发布：二三排可面对面乘坐

• 扣上的安全带会自动打开？本田在美国召回近45万辆汽车

• 【独家焦点】虹科案例｜虹科Visokio商业智能平台在疫后帮酒店业打好翻身仗！

• 环球今热点：python 二分法查找

• 环球实时：面试问题-密码

• Fortran语言在线代码运行编译工具推荐

• Scrapy中的response对象的属性及方法，附加mate属性的使用方法

• 每日短讯：强冷空气来袭！河南三门峡3月下雪：厚厚一层一夜回冬

• 环球要闻：爱立信CEO：印度是全球推出5G速度最快的国家之一

• 上映25周年纪念：3D重制版《泰坦尼克号》国内定档

• 真凉了！暴雪网易闹掰 《炉石传说》或被移出杭州亚运会项目

• 世界快看：B站投资 网红爆款：理然男士沐浴露29.9元狂促

• 更改 ESX 或 ESXi 主机的主机名称

• 每日快讯!作业DNS服务配置

• NOI 2008 志愿者招募 题解 (神奇费用流)

• NutUI-React 京东移动端组件库 2月份上新！欢迎使用！

• 传递“坚持”背后的感人力量

• 环球新资讯：恒生中国发布2022年ESG报告 持续提升绿色金融产品与服务质量

• 日本央行削减购债引发政策转向猜测 超长端日债收益率显著回升

• 天天精选！中银香港完成5亿绿色人民币逆回购交易

• 世界今日讯！预购玩家可抢先游玩：《暗黑破坏神4》已开启Beta测试预载

• 天天看点：8999元 联想小新Pro27 2023一体机来了：13代i9、锐炫A370M独显

• 苦情戏直播涉事公司被查处！央视315点名诱骗老人直播间均已被封

• 比降价还狠！最帅国产猎装车极氪001限时福利：数万元升级包免费选

• 398元烫发烫完变成3980元 商家：把头发分成10个区域 每个区域398元

• Linux进程通信 | 信号

• GPT-4：不了不了，这些我还做不到

• 每日信息：前端设计模式——迭代器模式

• Django-4

• 每日消息!Minio架构简介

• 环球观焦点：女子住酒店被毒蛇咬伤 酒店拒担全责有啥能证明引热议：律师发声

• 世界即时：奇葩创维汽车：碰撞试验0分 开创维汽车寿命延长30岁

• 环球微头条丨70岁赵雅芝踏青 短裤白衫引网友惊叹：真不老女神

• 热点！或12万起售对刚比亚迪海豚 大众微型电动车ID.2all概念车首发

• 世界快报:曾引发隐私争议 谷歌眼睛正式停售：退出科技舞台

• 【时快讯】海报丨人民武警忠诚党

• 天天热议:使用旧电脑玩Linux

• 起底汕头赤脚踩腌菜涉事公司：成立才1年时间

• 天天微动态丨阿根廷游戏制作人感谢中国玩家 理解了什么是“精神阿根廷人”

• 全球微动态丨年轻人看不上！瓦工年收入或超25万元仍招不到人 网友感慨能秒杀多数白领

• Tesseract5+OpenCV4（VS2017+win10）实现OCR识别

• 【全球新要闻】微微一笑很倾城里面的游戏_微微一笑很倾城里面的游戏是什么

• 报道：河南兄弟俩花光父亲百万死亡赔偿金打赏女主播 平台：想退款拿出依据

• 世界热头条丨印度计划强制要求手机厂商允许删除预装应用：印度制造还要模仿中国互联网产业

• 焦点日报：Tiffany被曝一钻两卖 当事人交18.6万后被告知已卖掉：网友唏嘘钻石真不值钱

• 焦点要闻：读Java性能权威指南（第2版）笔记18_垃圾回收E

• 人民网评东方甄选疑似售假：东方甄选要选真的

• 当前信息：养殖虾当野生虾卖 东方甄选深夜道歉：公司承担 不要攻击主播

• 天天热点！IDEA2022.3.2破解安装教程

• 每日时讯!SpringCloud Alibaba 学习圣经，10万字实现 SpringCloud 自由

• 天天播报:免费领取：尼恩技术圣经PDF！带你实现 微服务自由、Docker自由、K8S自由…（史上最全）

• 世界消息！软件中间件，你知道哪些？

• 世界微头条丨2023年央视315晚会一文看懂：12大消费陷阱防不胜防

• 针对315曝光问题 各地连夜行动：已调查免费评书机骗局、售卖水军公司等

• 无视4G/5G信号打电话！中国电信今年将在深圳率先部署VoWiFi

• 世界速看：针对央视315曝光问题 各地连夜行动！2259.8万粉丝大V瞬间被封

• 全球观察：iQOO回应难以删除数据：只是测试演示 问题与品牌无关

• 与或门常用表达式_与或门

• 环球热推荐：论文阅读—第一篇《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

• 天天播报:胃食管反流病发病机制_胃食管反流病怎么调养

• 吴宇森执导美版《喋血双雄》主演敲定！《速激》女星出演

• 天天新动态：央视315揭秘恢复出厂设置：并非彻底清除手机数据

• 环球微动态丨央视315晚会曝光直播间苦情戏 2000多万粉丝的网红被秒封

• 当前视讯！16次全胜！长征十一火箭成功发射试验十九号卫星

• 5.9 GDT与IDT的初始化（harib02i）

• 环球快资讯：谈谈GPT-4模型的亮点

• 世界头条：ChatGPT对跟踪算法以及跟踪轨迹问题的解答

• 今日热讯：央视315晚会曝光直播间苦情戏：“儿子”们专骗老人、1.2元“神药”卖9.9元

• 全球滚动:任天堂：Switch 2将给玩家新惊喜和新玩法

• 即时看！央视3·15曝光：水军操盘直播间诱导跟风下单 一台手机操控2万个

• day04-实现SpringBoot底层机制

• 焦点报道:有监督学习——支持向量机、朴素贝叶斯分类

• 当前动态:Windows 下 JNA 调用动态链接库 dll

• Java并发小结02

• 【新视野】区块链技术入门教程 - Decert

• 热门：512GB售价8999元：雷克沙发布新款CFexpress Type-B存储卡

• 今日热闻!459元 腾达发布首款面板AP：10秒下载一部电影

• 2023央视3·15晚会第一曝 “泰国香米”竟是香精勾兑！渉事公司食品许可证已失效

• 快播：第130篇:BOM(window对象)

• 全球快消息！hdr和sdr区别_hdr

• 快消息！SteamDeck升级OLED屏无望：V社称难度比预想中更高

• 焦点播报:俄式风味！秋林格瓦斯：12瓶到手24元 0脂低糖

• 微星推出G2712电竞显示器：170Hz高刷、1ms响应

• 全球消息！“史诗级产品”！GPT-4来了：看图玩梗考律师 能力超90%人类

• 世界消息！偷工减料！南京蜜雪冰城频繁改标签过期继续用 被责令整改

• 环球速递！火山引擎数智平台 VeDI 帮助智能投影仪更懂用户需求

• 天天观察：【学习日志】Java基本数据类型的自动装箱和拆箱

• 焦点滚动:智能制造 | AIRIOT智慧工厂管理解决方案

• 看热讯：iOS转场之present与dismiss的使用

• 网易云音乐会员不再支持车机版 车上听歌要加钱

• 天天滚动:U20国足队长出局后一夜没睡：裁判对中国队不公

• 焦点观察：中国土豪花109万元购买《CS：GO》AK47野荷皮肤 网友吐槽太丑

• 长安深蓝SL03行驶中自燃 车尾冒出明火和浓烟

• 世界看热讯：上海网红餐厅火烧云吃出异物：店家称没吃出问题就算了