Spark GraphX—预测社交圈子第3关：社交圈子预测2

### 使用 Spark GraphX 进行社交圈子预测

#### 创建图对象并加载数据

为了实现社交圈子预测，首先需要创建一个基于Spark的GraphX图实例。这可以通过多种方式来完成，在此选择利用Object Graph的工厂方法创建[^2]。

import org.apache.spark.graphx._

// 假设已经有一个SparkContext 'sc'
val sc: SparkContext = ???

// 加载边列表文件到RDD[(VertexId, VertexId)]
val edgeFile = "path/to/edges"
val edges = sc.textFile(edgeFile).map { line =>
  val fields = line.split(",")
  (fields(0).toLong, fields(1).toLong)
}.distinct().cache()

// 构建无权图，默认顶点属性设置为空字符串
val graph = Graph.fromEdgeTuples(edges, "")

#### 应用PageRank算法识别重要节点

PageRank是一种用于衡量网络中节点重要性的经典算法。对于社交圈子里的核心人物来说尤其有用：

// 执行固定迭代次数的PageRank运算
val ranks = graph.pageRank(0.0001).vertices

// 输出排名前几位的重要成员ID及其得分
ranks.top(5)(Ordering.by(_._2)).foreach {
  case (id, rank) => println(f"$id%ld has rank $rank%.2f")
}

#### 实现社区检测功能

Louvain Method是常用的社区划分技术之一，能够有效地发现紧密相连的小团体即所谓的“社交圈子”。虽然GraphX本身并不直接提供该算法的支持，但是可以借助Triangle Count作为替代方案来进行初步探索：

// 计算三角形数量以评估局部聚集程度
val triangles = graph.triangleCount().vertices.collect()
triangles.foreach {
  case (vid, count) => println(s"Vertex ${vid} participates in $count triangles.")
}

// 或者采用Connected Components查找连通分量
val cc = graph.connectedComponents().vertices
cc.join(ranks).sortBy(-_._2._2).take(10).foreach{
  case (id,(componentId,rank))=>
    println(f"Component ID:$componentId%, vertex id=$id%ld with PageRank score=${rank}%2.f")
}

上述代码片段展示了如何使用Spark GraphX执行基本操作，并尝试通过不同角度去揭示潜在的社会群体结构。值得注意的是，更复杂的社群探测可能还需要引入额外库或自定义逻辑才能达到理想效果[^1]。