【游戏/社交】BFS算法评价用户核心程度or人群扩量（基于SparkGraphX）
在游戏和社交网络领域，评估用户的核心程度或进行人群扩量是提升用户粘性和拓展社交圈的关键。广度优先搜索（BFS）算法以其在图结构中评估节点重要性的能力，为这一目标提供了一种有效的技术手段。本文将详细探讨一种运用BFS算法来评价用户的核心程度，并探索其在人群扩量策略中的应用潜力的方案。
文章目录
一、问题背景
在游戏和社交网络行业中，识别并培养核心用户群体对于增强用户粘性和推动社区发展至关重要。为了进一步扩大影响力并吸引更多用户参与，基于这些核心用户进行有效的外扩和评估是必不可少的策略。在这一过程中，我们希望建立一种机制，能够根据用户与核心用户之间的关联紧密程度来动态地分配分值，且这些分值随着用户与核心用户层级的增加而递减。
具体而言，我们设想的模型是，每向外扩展一层用户关系，相应用户的分值就减少0.1。这种分值的递减趋势直观地反映了用户与核心群体的关联紧密度。为了实现这一目标，我们考虑采用图论中的广度优先搜索（BFS）算法，这是一种在图结构中探索节点和评估节点重要性的有力工具。
在实际应用中，我们可以通过分析用户之间的多种关联关系，如同设备登录、同IP登录或互相点赞等行为，构建一个复杂的用户关系图。在这个图中，每个用户都是一个节点，而他们之间的关联则构成了边。利用BFS算法，我们可以从核心用户开始，逐层向外扩展，直至覆盖整个用户网络。
鉴于数据量可能达到千万级别，传统的单机算法显然无法满足处理需求。因此，我们计划借助于Apache Spark的图计算框架Spark GraphX来实现这一算法。Spark GraphX是一个专为大规模图处理而设计的分布式图处理系统，它能够高效地处理大规模图数据，并提供丰富的图计算操作。
二、实现代码
假设：核心用户分值为1.0
点属性包括两个，分别是点分值和，所处层级，默认核心用户所属层级为0
SparkGraphX实现BFS代码（基于Scala）
总结
