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pagerank算法的python实现请参考：http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/47443877
pagerank算法的mapreduce实现请参考：http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/47451021
1：PageRank 与 PeopleRank
2：需求分析：挖掘CSDN博客的价值用户
3：算法模型：PeopleRank算法
4：架构设计：从数据准备到PR算法的MR化
5：程序开发：hadoop实现PeopleRank算法
一：PageRank与PeopleRank
PageRank算法是Google从垃圾堆里捡黄金的重量级算法，它让谷歌的搜索引擎一度成为No.1，当然谷歌所公开的PR算法毕竟是过去式了，既然它能公开，那么肯定不是它最新的算法演化版本，但是不管怎样，我们依旧从中学习到很多创新和独特的思想。
PR算法主要用于网页评分计算，它利用互联网的网页之间的连接关系，给网页进行打分，最终PR值越高的网页价值也就越高。
自2012以来，中国开始进入社交网络的时代，开心网，人人网，新浪微博，腾讯微博，微信等社交网络应用，开始进入大家的生活。最早是由“抢车位”，“偷菜”等社交游戏带动的社交网络的兴起，如今人们会更多的利用社交网络，获取信息和分享信息。我们的互联网，正在从以网页信息为核心的网络，向着以人为核心的网络转变着。
于是有人就提出了，把PageRank模型应用于社交网络，定义以人为核心的个体价值。这样PageRank模型就有了新的应用领域，同时也有了一个新的名字PeopleRank。
二 . 需求分析：挖掘CSDN博客的价值用户
如上图所示，CSDN博客的每个用户都有关注人数和粉丝人数，这在一定程度上和网页之间的连接关系是十分相似的，我个人比较菜，粉丝数太少，当然我希望看过我博客的人，如果你感觉不错的话是否可以关注以下呢，闲话少说，这种相互关注的关系在一定程度上体现了用户的价值，粉丝数目越多的人，在一定程度上，其本身所具有的重要性。
顺便给大家看一个CSDN排名47的牛人
这刚好符合PR算法，我们是否可以考虑使用PeopleRank算法，利用用户之间的关注关系，来计算不同用户的PR值，从而提取出“价值”更高的用户呢？答案是肯定的。
三 . 算法模型：PeopleRank算法
那么什么是PageRank算法？当然本篇博客并不是来谈PR算法的，而是将如何利用hadoop实现pr算法从而挖掘有价值的用户，所以以下只是简单的对pr算法的描述，更多还请自己搜索查看（以下部分摘自：http://blog.jobbole.com/71431/）
互联网中的网页可以看出是一个有向图，其中网页是结点，如果网页A有链接到网页B，则存在一条有向边A->B，下面是一个简单的示例：
这个例子中只有四个网页，如果当前在A网页，那么悠闲的上网者将会各以1/3的概率跳转到B、C、D，这里的3表示A有3条出链，如果一个网页有k条出链，那么跳转任意一个出链上的概率是1/k，同理D到B、C的概率各为1/2，而B到C的概率为0。一般用转移矩阵表示上网者的跳转概率，如果用n表示网页的数目，则转移矩阵M是一个n*n的方阵；如果网页j有k个出链，那么对每一个出链指向的网页i，有M[i][j]=1/k，而其他网页的M[i][j]=0；上面示例图对应的转移矩阵如下：
初试时，假设上网者在每一个网页的概率都是相等的，即1/n，于是初试的概率分布就是一个所有值都为1/n的n维列向量V0，用V0去右乘转移矩阵M，就得到了第一步之后上网者的概率分布向量MV0,（nXn）*(nX1)依然得到一个nX1的矩阵。下面是V1的计算过程：
注意矩阵M中M[i][j]不为0表示用一个链接从j指向i，M的第一行乘以V0，表示累加所有网页到网页A的概率即得到9/24。得到了V1后，再用V1去右乘M得到V2，一直下去，最终V会收敛，即Vn=MV(n-1)，上面的图示例，不断的迭代，最终V=[3/9,2/9,2/9,2/9]’：
四 .架构设计：从数据准备到PR算法的MR化
这里我采用的是用户和用户之间的关注关系，例如 用户A 关注 用户B
1：数据采集
使用Python爬虫采集CSDN博客的用户和用户的关注关系，这里我使用的采集程序架构图如下：
因为我这个PR计算是我做的另外一个项目（博客统计分析系统：github地址 在线演示地址：点击查看 该地址会在一定的时间内有效）的其中的一部分，所以数据也是从其中摘取的，原本的采集程序是为了采集所有CSDN博客用户udell信息和博客内容的，当然由于各种关系，最终采集的用户数量为七万左右，最终采集到的数据格式如下：
用户信息数据：
博客信息数据：
2：数据整理
我从中随机抽取了100个用户，同时利用一定的技术手段，给这个100个用户之间赋予一定的关注关系，整理后的数据如下，主要包括两部分，第一部分是用户之间的关注关系（用户id，关注的用户id），第二是给每个用户赋予一定的初始值（用户id，初始用户pr值全部为1）
(1) 
3：PR算法的MR化设计
我么以下面这个图来说一下
ID=1的页面链向2,3,4页面,所以一个用户从ID=1的页面跳转到2,3,4的概率各为1/3
ID=2的页面链向3,4页面,所以一个用户从ID=2的页面跳转到3,4的概率各为1/2
ID=3的页面链向4页面,所以一个用户从ID=3的页面跳转到4的概率各为1
ID=4的页面链向2页面,所以一个用户从ID=4的页面跳转到2的概率各为1
（1）：构造邻接矩阵
（2）：构造邻接矩阵
（3）：转换为概率矩阵(转移矩阵)
（4）：阻尼系数概率矩阵
（5）：进行迭代计算
至于迭代的次数有自己设定，并不是越多越好，根据六度分割理论来讲，一般迭代6次
五 . 程序开发：hadoop实现PeopleRank算法
程序架构如下：
个人代码目录：
下面我们具体说一说每一个文件是干什么的
day7_author100_mess.csv：源文件，由dataEtl.java处理成我们所需要的数据格式
people.csv，peoplerank.txt ：day7_author100_mess.csv处理后得到的文件
prjob.java：程序调度的主函数
prMatrix.java：数据转换为矩阵形式
prJisuan.java： 计算每个用户的PR值
prNormal.java：PR值的标准化
prSort.java：对转化后的PR值进行排序
最终的输出文件目录
下面只对部分代码进行展示，更多请前往github下载：点击查看
dataEtl.java
package pagerankjisuan;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
public class dataEtl {
public static void main() throws IOException {
File f1 = new File("MyItems/pagerankjisuan/people.csv");
if(f1.isFile()){
f1.delete();
}
File f = new File("MyItems/pagerankjisuan/peoplerank.txt");
if(f.isFile()){
f.delete();
}
//打开文件
File file = new File("MyItems/pagerankjisuan/day7_author100_mess.csv");
//定义一个文件指针
BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(file));
try {
String line=null;
//判断读取的一行是否为空
while( (line=reader.readLine()) != null)
{
String[] userMess = line.split( "," );
//第一字段为id，第是个字段为粉丝列表
String userid = userMess[0];
if(userMess.length!=0){
if(userMess.length==11)
{
int i=0;
String[] focusName = userMess[10].split("\\|"); // | 为转义符
for (i=1;i < focusName.length; i++)
{
write(userid,focusName[i]);
// System.out.println(userid+ " " + focusName[i]);
}
}
else
{
int j =0;
String[] focusName = userMess[9].split("\\|"); // | 为转义符
for (j=1;j < focusName.length; j++)
{
write(userid,focusName[j]);
// System.out.println(userid+ " " + focusName[j]);
}
}
}
}
}
catch (FileNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
finally
{
reader.close();
//etl peoplerank.txt
for(int i=1;i<=100;i++){
FileWriter writer = new FileWriter("MyItems/pagerankjisuan/peoplerank.txt",true);
writer.write(i + "\t" + 1 + "\n");
writer.close();
}
}
System.out.println("OK..................");
}
private static void write(String userid, String nameid) {
// TODO Auto-generated method stub
//定义写文件，按行写入
try {
if(!nameid.contains("\n")){
FileWriter writer = new FileWriter("MyItems/pagerankjisuan/people.csv",true);
writer.write(userid + "," + nameid + "\n");
writer.close();
}
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
prjob.java
package pagerankjisuan;
import java.text.DecimalFormat;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
/*
* 调度函数
*/
public class prjob {
public static final String HDFS = "hdfs://127.0.0.1:9000";
public static void main(String[] args) {
Map <String, String> path= new HashMap<String, String>();
path.put("page" ,"/home/thinkgamer/MyCode/hadoop/MyItems/pagerankjisuan/people.csv");
path.put("pr" ,"/home/thinkgamer/MyCode/hadoop/MyItems/pagerankjisuan/peoplerank.txt");
path.put("input", HDFS + "/mr/blog_analysic_system/people"); // HDFS的目录
path.put("input_pr", HDFS + "/mr/blog_analysic_system/pr"); // pr存储目录
path.put("tmp1", HDFS + "/mr/blog_analysic_system/tmp1"); // 临时目录,存放邻接矩阵
path.put("tmp2", HDFS + "/mr/blog_analysic_system/tmp2"); // 临时目录,计算到得PR,覆盖input_pr
path.put("result", HDFS + "/mr/blog_analysic_system/result"); // 计算结果的PR
path.put("sort", HDFS + "/mr/blog_analysic_system/sort"); //最终排序输出的结果
try {
dataEtl.main();
prMatrix.main(path);
int iter = 3; // 迭代次数
for (int i = 0; i < iter; i++) {
prJisuan.main(path);
}
prNormal.main(path);
prSort.main(path);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
System.exit(0);
}
public static String scaleFloat(float f) {// 保留6位小数
DecimalFormat df = new DecimalFormat("##0.000000");
return df.format(f);
}
}
prSort.java
package pagerankjisuan;
import java.io.IOException;
import java.net.URISyntaxException;
import java.util.Map;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.FloatWritable;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable.Comparator;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class prSort {
/**
* @param args
* @throws IOException
* @throws IllegalArgumentException
* @throws InterruptedException
* @throws ClassNotFoundException
*/
public static class myComparator extends Comparator {
@SuppressWarnings("rawtypes")
public int compare( WritableComparable a,WritableComparable b){
return -super.compare(a, b);
}
public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2) {
return -super.compare(b1, s1, l1, b2, s2, l2);
}
}
public static class sortMap extends Mapper<Object,Text,FloatWritable,IntWritable>{
public void map(Object key,Text value,Context context) throws NumberFormatException, IOException, InterruptedException{
String[] split = value.toString().split("\t");
context.write(new FloatWritable(Float.parseFloat(split[1])),new IntWritable(Integer.parseInt(split[0])) );
}
}
public static class Reduce extends Reducer<FloatWritable,IntWritable,IntWritable,FloatWritable>{
public void reduce(FloatWritable key,Iterable<IntWritable>values,Context context) throws IOException, InterruptedException{
for (IntWritable text : values) {
context.write( text,key);
}
}
}
public static void main(Map<String, String> path) throws IOException, URISyntaxException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// TODO Auto-generated method stub
String input = path.get("result");
String output = path.get("sort");
hdfsGYT hdfs = new hdfsGYT();
hdfs.rmr(output);
Job job = new Job();
job.setJarByClass(prSort.class);
// 1
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(input) );
// 2
job.setMapperClass(sortMap.class);
job.setMapOutputKeyClass(FloatWritable.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
// 3
// 4 自定义排序
job.setSortComparatorClass( myComparator.class);
// 5
job.setNumReduceTasks(1);
// 6
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
job.setOutputValueClass(FloatWritable.class);
// 7
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(output));
// 8
System.exit(job.waitForCompletion(true)? 0 :1 );
}
}
最终排序输出的结果为：
