17、基于MapReduce的复杂大数据分析：挖掘不确定和不精确社交网络中的流行模式

基于MapReduce的复杂大数据分析：挖掘不确定和不精确社交网络中的流行模式

1. MapReduce模型概述

MapReduce是一种用于处理大规模数据的编程模型，它将数据处理任务分解为两个主要阶段：映射（Map）和归约（Reduce）。在映射阶段，输入数据被分割成多个键值对，每个键值对表示一个数据项。然后，这些键值对被洗牌和排序，以便在归约阶段进行处理。在归约阶段，每个处理器对一个键和与之关联的值列表执行归约函数，将这些值组合、聚合、总结、过滤或转换为一个单一的值。

使用MapReduce模型的优点在于，用户只需关注和指定“映射”和“归约”函数，而无需担心输入数据的分区、程序在多台机器上的调度和执行、机器故障处理或机器间通信的实现细节。例如，构建倒排索引和文档的词频统计就是MapReduce的一些应用示例。

2. 不确定和不精确社交网络中的大数据挖掘

随着社交网络用户数量的爆炸式增长，“关注”关系的数量也在不断增加。为了挖掘不确定和不精确社交网络中的有趣流行模式，我们提出了一种名为BigUISN的大数据分析和挖掘解决方案，该方案基于MapReduce模型。

2.1 复杂社交网络中关注者和被关注者的相互依赖关系

社交网络中的用户通过“关注”关系相互连接，这种关系可以用有向加权图 $G = (V, E)$ 来表示，其中 $V$ 是顶点集（即社交实体），$E$ 是连接这些顶点的加权有向边集（即“关注”关系）。

与相互的友谊关系不同，“关注”关系是有方向的。例如，用户A关注用户B，但用户B不一定关注用户A。这种方向性增加了问题的复杂性，因为需要存储有向边，并且计算时间也会增加，因为需要检查两个方