基于Spark计算网络图中节点之间的Jaccard相似性
基于Spark计算网络图中节点之间的Jaccard相似性Jaccard 相似度是一种较为常用的衡量两个聚集相似性的指标，用于计算两个聚集的交集与并集的比率。具体来说，它的计算公式为：
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在网络图中同样经常使用Jaccard来计算节点之间的相似性，对于图中的每个节点，收集其邻人节点作为一个聚集，然后差异节点之间使用对应的聚集计算节点之间的相似性。这种计算方式考虑的是节点的局部结构，即节点的直接邻人关系。如果两个节点具有较高的 Jaccard 相似度，意味着它们有较多的共同邻人，表明它们在图中的局部结构上非常相似。
Jaccard计算简单，易于理解和实现，在推荐系统（在社交网络或电商平台中，可以使用 Jaccard 相似度来推荐挚友或商品。比方，在社交网络中，具有共同挚友的用户可能更容易成为朋侪。）或是社区发现（在网络图中，相似度较高的节点可能属于同一社区或群体。通过计算节点对之间的 Jaccard 相似度，可以辅助发现社区结构或群体。）等领域都有广泛应用。
一、使用Jaccard相似性计算网络图中节点相似性的实现流程
[*]收集全部指向节点的邻人节点（in-degree）
[*]收集全部由节点指出的邻人节点（out-degree）
[*]拼接in-degree和out-degree，获取节点全部的邻人节点
[*]词袋模子编码，为每个节点天生一个特征聚集，方便后续使用Spark自带的MinHashLSH方法加快节点相似度的计算
[*]MinHash计算节点之间的相似度，得到最终计算结果
二、什么是MinHashLSH
什么是MinHashLSH
三、完整代码（基于Scala）
完整代码（基于Scala）
总结
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