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互联网地图
从这里
拍摄 大家好！
我想向您介绍互联网的地图或集群超过35万的网站按照用户之间导航的结果。国籍和所在地在地图上 - - 圆的大小是由网站的访问量，颜色决定了它链接到其他网站。如果两个站点之间有用户源源不断，那么他们将“尝试”贴近对方。当该算法完成时，地图可以看出簇位点（簇状物）一般的用户都统一。
26945826
例如，如果你在搜索habrahabr.ru类型，我们可以看到，dirty.ru和leprosorium.ru在同一个“星座”，但走livejournal.ru。这表明，那些谁是阅读本书，并访问这些网站（相对于课程的平均俄罗斯互联网用户）的概率较高。
集群的一个更有趣的例子可以看出，在地图的底部，日本和紫色黄色的巴西之间：有一整pornostrana大小与所有Euronet上具有可比性。有趣的是，作为在这个问题上能力不够，内部有大量pornoklastera可以区分主题的子集群较小。
对于那些有兴趣在简要技术说明 - 欢迎下切
工程部分
整个项目是用C＃编写，并且由三部分组成：群集的程序，该程序生成的瓷砖和网站。每一部分都值得特别的考虑，如果有兴趣，我可以再告诉我们更多关于他们。
基线数据来自Alexa的收集，他们代表出席，上游和下游用户转变的记录（上游 - 他们来自哪里，下游来了 - 在这里做了）。标准化后，我们得到一个加权无向图的顶点和35万超过200万。肋骨。
计数这个图 - 一个复杂的计算问题，所以它是由该GPU特殊模块，但幸运的是他没有必要。经过一个棘手的优化受骗都花了几个星期的一个强大的连续工作，但仍然是一个家用熨斗。
讲简单地说，该算法是在根据作用于他们的地图的增量位点。许多用户的转换 - 强大的力量试图汇集的场所;如果站点距离太近，它会启动排斥力，等等。更多细节，可以在这项工作中reports-archive.adm.cs.cmu.edu/anon/1998/CMU-CS-98-189.pdf找到
主要的问题是该算法的巨大计算复杂性。解决问题的“头”，在每个步骤后必须计算力的叠加为每个站点，即：计算功率为每对站点，和周围器122十亿这样的对。（很好的一步，对吧？）。因此，举行了坚韧和全面优化的算法并行化。幸运的是.NET平台对于这样的娱乐出奇的好。
第二步骤是瓷砖的产生。瓷砖 - 一个小图片256×256像素，使得在谷歌地图，Yandex的和其他服务的地图的图像。在一般情况下，没有什么复杂的 - 产生大图片，切成所需大小的正方形，企业不知。但是，这些图像是近30亿美元。即使只是为了拷贝或删除与瓷砖在Windows目录需要两天的时间。而将其倒入托管一个单独的问题。
第三阶段 - 发动机配合谷歌地图，把拼在一起，并得到它来显示地图。这里，在一般情况下，没有什么困难，虽然有与突起和卡的定位一些困难。
最后一个阶段 - 托管和发行的选择。在这里，它并非没有冒险。现在，它变成了亚马逊的云计算和它是更容易，更便宜，比我想象的。
在一般情况下，我已经积累了一些经验，我会很高兴与尊重的社区共享。当然，在一般情况下，没有什么特别的，哈布雷真的很有趣的项目和琐碎的解决方案，不过，我认为，许多人来说，可以很有趣。
我也期待着任何想法，评论，批评 - 任何反馈！
资料来源：
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我想向您介绍互联网的地图或集群超过35万的网站按照用户之间导航的结果。国籍和所在地在地图上 - - 圆的大小是由网站的访问量，颜色决定了它链接到其他网站。如果两个站点之间有用户源源不断，那么他们将“尝试”贴近对方。当该算法完成时，地图可以看出簇位点（簇状物）一般的用户都统一。
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例如，如果你在搜索habrahabr.ru类型，我们可以看到，dirty.ru和leprosorium.ru在同一个“星座”，但走livejournal.ru。这表明，那些谁是阅读本书，并访问这些网站（相对于课程的平均俄罗斯互联网用户）的概率较高。
集群的一个更有趣的例子可以看出，在地图的底部，日本和紫色黄色的巴西之间：有一整pornostrana大小与所有Euronet上具有可比性。有趣的是，作为在这个问题上能力不够，内部有大量pornoklastera可以区分主题的子集群较小。
对于那些有兴趣在简要技术说明 - 欢迎下切
工程部分
整个项目是用C＃编写，并且由三部分组成：群集的程序，该程序生成的瓷砖和网站。每一部分都值得特别的考虑，如果有兴趣，我可以再告诉我们更多关于他们。
基线数据来自Alexa的收集，他们代表出席，上游和下游用户转变的记录（上游 - 他们来自哪里，下游来了 - 在这里做了）。标准化后，我们得到一个加权无向图的顶点和35万超过200万。肋骨。
计数这个图 - 一个复杂的计算问题，所以它是由该GPU特殊模块，但幸运的是他没有必要。经过一个棘手的优化受骗都花了几个星期的一个强大的连续工作，但仍然是一个家用熨斗。
讲简单地说，该算法是在根据作用于他们的地图的增量位点。许多用户的转换 - 强大的力量试图汇集的场所;如果站点距离太近，它会启动排斥力，等等。更多细节，可以在这项工作中reports-archive.adm.cs.cmu.edu/anon/1998/CMU-CS-98-189.pdf找到
主要的问题是该算法的巨大计算复杂性。解决问题的“头”，在每个步骤后必须计算力的叠加为每个站点，即：计算功率为每对站点，和周围器122十亿这样的对。（很好的一步，对吧？）。因此，举行了坚韧和全面优化的算法并行化。幸运的是.NET平台对于这样的娱乐出奇的好。
第二步骤是瓷砖的产生。瓷砖 - 一个小图片256×256像素，使得在谷歌地图，Yandex的和其他服务的地图的图像。在一般情况下，没有什么复杂的 - 产生大图片，切成所需大小的正方形，企业不知。但是，这些图像是近30亿美元。即使只是为了拷贝或删除与瓷砖在Windows目录需要两天的时间。而将其倒入托管一个单独的问题。
第三阶段 - 发动机配合谷歌地图，把拼在一起，并得到它来显示地图。这里，在一般情况下，没有什么困难，虽然有与突起和卡的定位一些困难。
最后一个阶段 - 托管和发行的选择。在这里，它并非没有冒险。现在，它变成了亚马逊的云计算和它是更容易，更便宜，比我想象的。
在一般情况下，我已经积累了一些经验，我会很高兴与尊重的社区共享。当然，在一般情况下，没有什么特别的，哈布雷真的很有趣的项目和琐碎的解决方案，不过，我认为，许多人来说，可以很有趣。
我也期待着任何想法，评论，批评 - 任何反馈！
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