1. Neo4j na Jízdomatu
Jan Mittner

2. Kdo jsme a co děláme?

3. Jízdomat

webová aplikace pro spolujízdu autem



řidič nabídne místo v autě na určené trase
cestující se na jízdu přihlásí, zaplatí poměrnou
část nákladů a sveze se
kam jsme se dostali


70 tisíc registrovaných uživatelů
4 tisíce jízd týdně
 190
tisíc vypsaných jízd celkem

5. Jaký problém jsme řešili?

6. Důvěra mezi uživateli

klíčový faktor úspěchu:
důvěra mezi řidičem a cestujícím

jak ji podpořit?

hodnocení uživatelů
 celkem

87 tisíc hodnocení; 98,5 % pozitivní
ověření telefonu, e-mailu a adresy
 mojeID

sociální vazby mezi uživateli
 jak
ale na to?

7. Jak jsme to vyřešili?

8. Sociální vazby mezi uživateli

facebooková přátelství

„řidiče Frantu můžete znát přes kamaráda Pepu“

počítali jsme dávkově přes dijkstru v PHP
 vydrželo

počítali jsme dávkově přes joiny v MySQL
 vydrželo

pár tisíc uživatelů
pár desítek tisíc uživatelů
nakonec jsme přestali počítat 

9. Sociální vazby mezi uživateli

upgrade: veškeré vazby mezi uživateli




kdo se s kým kamarádí na FB
kdo koho svezl v autě
kdo se s kým zároveň vezl v autě
vazby mají různou intenzitu




typ vazby: přátelství vs. dva náhodní spolucestující
četnost: pravidelní vs. náhodní cestující
čas poslední interakce mezi uživateli
hodnocení mezi uživateli (palec nahoru a dolů)
=> funkce, která určí intenzitu vazby
== vzdálenost mezi dvěma uživateli

10. Use case


můžu si u řidiče / cestujícího kliknout na odkaz
Znáte se?
spočítá to nejkratší cestu k tomuto uživateli


nejkratší ve smyslu co nejintenzivnějších vazeb
pokud max 2 mezičlánky, pořád slušná
vypovídací hodnota

znám někoho, komu můžu říct, aby se zeptal jeho
známého, jak byl s daným uživatelem spokojen

12. Technické řešení

13. Graf



uzly = uživatelé
 cca 70 tisíc uzlů
hrany = sociální vazby mezi uživateli
 cca 480 tisíc hran
grafová databáze neo4j


export produkční databáze do GraphML
<graph><node id=“1”/><edge source=“1” …
dávkový import do neo4j skrz Gremlin
g.clear();g.loadGraphML(URL);

14. Dotazy v neo4j

potřebujeme cesty přes nejméně hran seřazené dle celkové
vzdálenosti

Cypher
START from=node:node_auto_index(user_id="{FROM}"),
to=node:node_auto_index("user_id:({TO})")
MATCH p = from-[r*1..{MAX_LENGTH}]->to
RETURN extract(n in nodes(p) : n.user_id), extract(rel in
relationships(p) : rel.cost), extract(rel in relationships(p)
: type(rel)) ORDER BY length(p), reduce(totalCost = 0, rel in
relationships(p) : totalCost + rel.cost) LIMIT 3


bohužel velmi pomalé (řádově sekundy)
plugin do neo4j od Michala Bachmana

velmi rychlé (10-20 ms)

15. Několik čísel

16. Statistiky

70 tisíc uzlů (uživatelů)

40 tisíc uzlů má hranu k jinému uzlu

já:





196 uživatelů přes 1 hranu
2740 uživatelů přes 2 a méně hran
20247 uživatelů přes 3 a méně hran
dál už mi to nespočítalo 
nechtěl by si někdo pohrát se získáním statistik?

17. Děkuji za pozornost
Vaše dotazy?