并行 SimRank 算法 使用 Delta-Simrank 算法 ( )。 通过将每个 SimRank 迭代作为 Map 和两个 Reduce 任务的三元组执行，利用 Spark 的 GraphX 框架和内存中/迭代计算优势，而不是 YARN 等其他 MapReduce 框架。 Map1 : 发出键值对，其中每个键是与之前迭代中更新分数的顶点相邻的一对顶点id，该值是SimRank的边际增加（deltas的精确计算方法参考delta-simrank算法）。 Reduce1 ：按键聚合增量值。 Reduce2 ：将 delta 与上一次迭代 SimRank 分数相加，以获得当前迭代的 SimRank 分数。 先决条件：GraphX 包。 参数说明 数据源 - graphEdgelistPath ：传递给 GraphX 图形加载器的边列表。 为了有效地存储中间 SimRank 分

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