附近的人核心思想如下： 以 “我” 为中心，搜索附近的 Ta； 以 “我” 当前的地理位置为准，计算出别人和 “我” 之间的距离； 按 “我” 与别人距离的远近排序，筛选出离我最近的用户。...” 我们可以通过区域来过滤出有限「女神」坐标数据，再对矩形区域内的数据进行全量距离计算再排序，这样计算量明显降低。 “如何划分矩形区域呢？...” 在圆形外套上一个正方形，根据用户经、纬度的最大最小值（经、纬度 + 距离），作为筛选条件过滤数据，就很容易将正方形内的「女神」信息搜索出来。 “多出来的一些区域咋办？...” 思路对了，为了实现对经纬度比较，Redis 采用业界广泛使用的 GeoHash 编码，分别对经度和纬度编码，最后再把经纬度各自的编码组合成一个最终编码。...在进行第一次二分区时，经度范围[-180,180]会被分成两个子区间：[-180,0) 和[0,180]（我称之为左、右分区）。 此时，我们可以查看一下要编码的经度值落在了左分区还是右分区。
附近的人核心思想如下： 以 “我” 为中心，搜索附近的 Ta； 以 “我” 当前的地理位置为准，计算出别人和 “我” 之间的距离； 按 “我” 与别人距离的远近排序，筛选出离我最近的用户。...” 我们可以通过区域来过滤出有限「女神」坐标数据，再对矩形区域内的数据进行全量距离计算再排序，这样计算量明显降低。 “如何划分矩形区域呢？...” 在圆形外套上一个正方形，根据用户经、纬度的最大最小值（经、纬度 + 距离），作为筛选条件过滤数据，就很容易将正方形内的「女神」信息搜索出来。 ? “多出来的一些区域咋办？...” 思路对了，为了实现对经纬度比较，Redis 采用业界广泛使用的 GeoHash 编码，分别对经度和纬度编码，最后再把经纬度各自的编码组合成一个最终编码。...在进行第一次二分区时，经度范围[-180,180]会被分成两个子区间：[-180,0) 和[0,180]（我称之为左、右分区）。 此时，我们可以查看一下要编码的经度值落在了左分区还是右分区。
经度的范围在 (-180, 180]，纬度的范围 在(-90, 90]，纬度正负以赤道为界，北正南负，经度正负以本初子午线 (英国格林尼治天文台) 为界，东正西负。...[在这里插入图片描述] **比如**：WX4ER区域内的用户搜索附近的餐厅数据，由于这区域内用户的GeoHash字符串都是WX4ER，故可以把WX4ER当作key，餐厅信息作为value进行缓存；而如果不使用...三、基于Mysql 此种方式是纯基于mysql实现的，未使用GeoHash算法。...、纬度信息，在指定精度后计算用户坐标的geoHash码，再获取到用户周边8个方位的geoHash码在数据库中搜索用户，最后过滤掉超出给定距离（500米内）的用户。...WITHDIST：在返回位置对象的同时，将位置对象与中心之间的距离也一并返回。距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。 WITHCOORD：将位置对象的经度和维度也一并返回。
小麦的计算思想很朴素，就是通过过滤的方法来减小参与计算的餐馆数目，从某种角度上讲，机机在使用索引技术。...但是对于空间上的一个点（二维，包括经度和纬度），如何排序呢？又如何索引呢？解决的方法很多，下文介绍一种方法来解决这一问题。...，由于这些用户的GeoHash字符串都是WX4ER，所以可以把WX4ER当作key，把该区域的餐馆信息当作value来进行缓存，而如果不使用GeoHash的话，由于区域内的用户传来的经纬度是各不相同的，...每个POI都有经纬度信息，用图1b的SQL语句在mySQL中建立了POI_spatial的表，其中lat和lng两个字段来代表纬度和经度。为后续分析方便起见，我人造了40万个POI数据。...POI（图6a），个数为m（m过滤函数; 在步骤a过滤得到的m个POI中查找某经度范围的POI（图6b），个数为n(n过滤函数； 用球面距离公式计算位置与步骤
“附近的人” 核心思想如下： 以 “我” 为中心，搜索附近的用户 以 “我” 当前的地理位置为准，计算出别人和 “我” 之间的距离 按 “我” 与别人距离的远近排序，筛选出离我最近的用户或者商店等 二、...在这里插入图片描述 比如：WX4ER区域内的用户搜索附近的餐厅数据，由于这区域内用户的GeoHash字符串都是WX4ER，故可以把WX4ER当作key，餐厅信息作为value进行缓存；而如果不使用GeoHash...三、基于Mysql 此种方式是纯基于mysql实现的，未使用GeoHash算法。...、纬度信息，在指定精度后计算用户坐标的geoHash码，再获取到用户周边8个方位的geoHash码在数据库中搜索用户，最后过滤掉超出给定距离（500米内）的用户。...WITHDIST：在返回位置对象的同时，将位置对象与中心之间的距离也一并返回。距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。 WITHCOORD：将位置对象的经度和维度也一并返回。
它支持对地理位置进行半径搜索、矩形搜索和附近点搜索等多种操作，可以用于实现诸如查找最近地铁口等功能。本文将介绍如何使用Redis的GEO数据结构来实现最近地铁口的搜索。...一、为什么要用GEO先使用MySQL存储各个地铁的经纬度的方案，来实现寻找最近地铁口的需求。...经纬度是一种常用的地理坐标系统，它使用经度和纬度来表示地球上的位置。在GEO数据结构中，经度和纬度被编码为一个64位的整数，以便进行高效的计算和比较。...在GEO数据结构中，Haversine公式被用于计算两个地理位置之间的距离，以便进行搜索和排序。搜索算法GEO数据结构使用了一种基于跳表的搜索算法来实现高效的地理位置搜索。...跳表是一种基于链表的数据结构，它可以实现快速的查找、插入和删除操作。在GEO数据结构中，跳表被用于存储地理位置的坐标信息，以便进行高效的搜索和排序。
2.1 写入地理信息 那么如何实现目标单位半径内的所有元素呢？我们可以将所有的位置的经纬度通过上表中的GEOADD将这些地理信息转换为 52 位的Geohash写入Redis。...纬度为39.08的地点tianjin和经度为114.29纬度为38.02的地点shijiazhuang加入key为cities:locs的 sorted set集合中。...然后我们就可以借助于其他命令来进行地理位置的计算了。 有效的经度从-180 度到 180 度。有效的纬度从-85.05112878 度到 85.05112878 度。...WITHCOORD 将位置元素的经度和维度也一并返回，非必选。 WITHDIST 在返回位置元素的同时， 将位置元素与中心点的距离也一并返回。距离的单位和查询单位一致，非必选。...例如，我们在 cities:locs 中查找以（115.03，38.44）为中心，方圆200km的城市，结果包含城市名称、对应的坐标和距离中心点的距离（km），并按照从近到远排列。
2.1 写入地理信息 那么如何实现目标单位半径内的所有元素呢？我们可以将所有的位置的经纬度通过上表中的GEOADD将这些地理信息转换为 52 位的Geohash写入Redis。...纬度为39.08的地点tianjin和经度为114.29纬度为38.02的地点shijiazhuang加入key为cities:locs的 sorted set集合中。...然后我们就可以借助于其他命令来进行地理位置的计算了。 有效的经度从-180 度到 180 度。有效的纬度从-85.05112878 度到 85.05112878 度。...WITHCOORD 将位置元素的经度和维度也一并返回，非必选。 WITHDIST 在返回位置元素的同时， 将位置元素与中心点的距离也一并返回。 距离的单位和查询单位一致，非必选。...例如，我们在 cities:locs 中查找以（115.03，38.44）为中心，方圆200km的城市，结果包含城市名称、对应的坐标和距离中心点的距离（km），并按照从近到远排列。
原因有如下几条： 个人认为，ES不是数据库 Postgre是数据库 Postgre应该去 VS Mongodb 或者 VS MySQL 应该接触一下ElasticSearch与数据库们的使用搭配方式，他们之间如何互补的...不过此处需要提醒，上面是为了说明反向索引的流程，而在我们搞【附近】这个大型跨平台分布式微服务项目中，我们直接在ES里建立好搜索条件维度即可，比如性别、年龄、经纬度只需要在ES里做好精确搜索即可。...比如下面这个curl HTTP调用，就是在ES中创建一个数据库叫做momo，其中一个数据表叫user，user数据表中的字段有如下三个： age：类型为整形，表示用户年龄 gender：类型为整形，表示为性别...第三步、开始执行查询，我们要按照距离由远到近寻找一下我们附近的性别为2、年龄在18岁到25岁之间的目标，假如我所在的经纬度是【116.324356，39.972023】： <?...所以说简单总结一下： 不要拿ES当高性能数据库用 不要拿MySQL们当搜索引擎用 这二者需要在业务系统里结合起来使用，才能发挥到最大威力。
“附近的人” 核心思想如下： ① 以“自己”为中心，搜索附近的用户 ② 以“自己”当前的地理位置为准，计算出别人和 “我” 之间的距离 ③ 按“自己”与别人距离的远近排序，筛选出离我最近的用户或者商店等...那么我们按照我们以往的操作方式：我们在搜索附近人时，会将整个站点的用户信息塞到一个list中，然后去遍历所有节点，检查哪一个节点在自己的范围内；时间复杂度就变成了n*m(n搜索次数，m用户数据)这谁顶得住啊...(不推荐使用了) 基于mysql + GeoHash实现附近人查询 ① 设计思路 在原本存储用户经纬度的表中：入库时计算经纬度对应的geohash字符串存储到表中；那么存储时需要我们明确字符串的长度。...获取指定key里返回所有指定名称的位置(经度和纬度)；时间复杂度O(log(n))，n是排序集中的元素数 注意事项： ① geopos命令返回的是一个数组，每个数组中的都由两个元素组成：第一个是位置的经度...，中心点是由给定的位置元素决定的，不是使用经度和纬度来决定中心点。
搜索 在数据库中搜索出接近指定范围内的商户，如：搜索出1公里范围内的。 2. 过滤 搜索出来的结果可能会存在超过1公里的，需要再次过滤。如果对精度没有严格要求，可以跳过。...区间查找 customer表中使用两个字段存储了经度和纬度，如果提前计算出经纬度的范围，然后在这两个字段上加上索引，那搜索性能会很不错。 那怎么计算出经纬度的范围呢？...比如下图中，在绿点的位置搜索不到白家大院，绿点和白家大院在划分的时候就分到了两个格子中。 ?...解决这个问题思路也比较简单，我们查询时，除了使用绿点的geohash编码进行匹配外，还使用周围8个网格的geohash编码，这样可以避免这个问题。...step2 过滤 上面两种搜索方式，都不是精确搜索，只是尽量缩小搜索范围，提升响应速度。所以需要在应用程序中做过滤，把距离大于1公里的商户过滤掉。计算距离同样使用spatial4j。
某一天机机到北海公园游玩，肚肚饿了，于是乎打开手机地图，搜索北海公园附近的餐馆，并选了其中一家用餐。 ? 饭饱之后机机开始反思了，地图后台如何根据自己所在位置查询来查询附近餐馆的呢？...机机的计算思想很朴素，就是通过过滤的方法来减小参与计算的餐馆数目，从某种角度上讲，机机在使用索引技术。 ...一提到索引，大家脑子里马上浮现出B树索引，因为大量的数据库（如MySQL、oracle、PostgreSQL等）都在使用B树。...但是对于空间上的一个点（二维，包括经度和纬度），如何排序呢？又如何索引呢？解决的方法很多，下文介绍一种方法来解决这一问题。 ...，由于这些用户的GeoHash字符串都是WX4ER，所以可以把WX4ER当作key，把该区域的餐馆信息当作value来进行缓存，而如果不使用GeoHash的话，由于区域内的用户传来的经纬度是各不相同的，
从0开始做互联网推荐【产品+算法+实现】 一、58转转简介 58旗下真实个人闲置物品交易平台 二、从0开始设计推荐产品框架 （1）首页推荐：提取用户画像，根据线下提取出的用户年龄、性别、品类偏好等在首页综合推荐宝贝...RFM模型：根据用户最近一次购买时间Recency，最近一段时间的购买频度Frequency，最近一段时间的购买金额Monetary，加权得到的一个代表用户成交意愿的一个分值。...三、从0开始进行推荐策略实现 【用户画像】 根据用户填写的资料、用户历史行为（购买、收藏、喜欢、分享、评论、浏览等行为）、微信背后的用户画像，得到用户的特性画像： 年龄段 -> 推荐母婴、3C用品？...】 画像完成之后，如何对用户进行宝贝推荐呢？...【分类预测推荐】 一个用户对一个宝贝是否进行购买，可以抽象成一个0和1的分类问题，也可以抽象成一个购买概率的数学问题，可以构造分类模型来计算用户对每个宝贝的购买概率，将概率最高的作为推荐的宝贝。
解决基于地理位置的搜索，很多数据库品牌都支持：MySQL、MongoDB、Redis 等都能支持地理位置的存储。...当用户登录应用时，或者保持用户登录后用户在使用应用时，客户端是可以时刻获取用户位置信息的（前提是用户要开启位置获取的权限），客户端获取到最新的地理位置后，上传到后端服务器进行更新。...这就要用到GEO类型中的GeoHash编码。 工作原理 sorted set 使用一种称为 Geohash 的技术进行填充。经度和纬度的位是交错的，以形成一个独特的 52 位整数....工作原理 sorted set 使用一种称为 Geohash 的技术进行填充。经度和纬度的位是交错的，以形成一个独特的 52 位整数....虽然用户可以使用 COUNT 选项去获取前 N 个匹配元素， 但是因为命令在内部可能会需要对所有被匹配的元素进行处理， 所以在对一个非常大的区域进行搜索时， 即使只使用 COUNT 选项去获取少量元素，
在开始具体的代码讲解之前，我需要说明一下关于菊粉人数中摩羯座人数最多这个结论的一些争议，有人评论说微博用户如果不设置年龄的话，默认就是1月1，也就是摩羯座，所以摩羯座人数比较多。...还有所在地和家乡是可以选择则其他的，性别、年龄、星座是不可以选择其他。我们本次就是要获取这几个字段。...在小歪大佬的建议下，决定抓取王菊微博留言下面的用户，因为这些用户是和王菊有过互动的，要比那些只关注没有互动（这里的互动只指评论这一动作）的用户粉的程度要大，更有代表性。...","年龄","星座","国家城市"]) 最后的结果如下表： 用户信息表 可以看到，年龄和星座为空，并不是摩羯座，且当年龄和星座为空时，所在地就会错位到年龄列，接下来就做一些数据预处理。....txt",sep = ",") #将省份数据和经纬度进行匹配 location_data = pd.merge(shengfen_data,location[["关键词","地址","谷歌地图纬度"
前提背景用户位置按照经纬度获取用户可选范围内的商家查询后的结果按顺序返回给用户商户位置以经纬度存储常用方法数据库查询筛选 根据用户当前位置和用户所选择范围, 在数据库中查询后将结果在数据库中排序或者在内存中排序..., 返回给用户--longitude 表中经度字段--latitude 表中维度字段--lat1 指定点维度--lon1 指定点经度-- radius_in_km为用户所选择的范围select business_id...此命令将返回所有在5公里范围内的商家及其距离和坐标。我们还可以使用GEOFILTER命令对结果进行更复杂的排序和过滤，例如只返回特定类型的商家，或者按照距离排序。...这里制作简单概述，地图的经纬度范围分别为［-180，180］，［90， -90］，这里我们以经度为例，将经度分为［-180，0］，［0，180］，有一个点经纬度为［-121，34］，用1表示在［-180...10km，相邻矩形块有c点，c与a的距离为5km，由于a与b前缀编码相同位数更多，将会认为a与b的距离更近，因此为了避免边缘问题，我们在检索时，还要将相邻矩形块也一起遍历，，也就是看似在第三层矩形中找距离最近的点实际上由于边缘问题
总结一下，需要做一个邻近服务，可以根据用户的位置（经度和纬度）以及搜索半径返回附近的商家，半径可以修改。因为用户的位置信息是敏感数据，我们可能需要遵守数据隐私保护法。...接下来，我们具体讨论位置服务 LBS 的实现。 1. 二维搜索 这种方法简单，有效，根据用户的位置和搜索半径画一个圆，然后找到圆圈内的所有商家，如下所示。...而 Geohash 可以把二维的经度和纬度转换为一维的字符串，通过算法，每增加一位就递归地把世界划分为越来越小的网格，让我们来看看它是如何实现的。...希尔伯特曲线的一个重要特点是 降维，可以把多维空间转换成一维数组，可以通过动画看看它是如何实现的。 在一维空间上的搜索比在二维空间上的搜索效率高得多了。...多数据中心和高可用 我们可以把 LBS 服务部署到多个区域，不同地区的用户连接到最近的数据中心，这样做可以提升访问速度以及系统的高可用，并根据实际的场景，进行扩展。 最终设计图 1.
本文将深入探讨Redis GEO的特性和使用方法，并通过具体案例展示其在实际场景中的应用。...它允许用户存储地点的经纬度坐标，以及执行各种基于地理坐标的查询操作，如查找最近的地点、计算两点之间的距离、查询给定半径内的所有地点等。...GEO数据结构操作 GEOADD GEOADD命令用于向GEO键中添加一个或多个位置。每个位置由经度、纬度和位置的名称组成。...用户搜索 当用户在应用程序中搜索附近商家时，我们可以使用GEORADIUS命令来找到他们当前位置附近的所有商家： GEORADIUS geo:merchants $user_latitude $user_longitude...此命令将返回所有在5公里范围内的商家及其距离和坐标。 排序与过滤 我们还可以使用GEOFILTER命令对结果进行更复杂的排序和过滤，例如只返回特定类型的商家，或者按照距离排序。
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