分辨多个用户之间是否是分身的算法？

我有一个需求是为了分辨多个用户之间是否是分身（需求背景是为了防止新注册用户薅羊毛，优惠力度挺大的，是分身的用户只要一人享受了优惠，其他人不能再次享受），所以我要将多个用户之间人为的去关联，比如用户 A 关联了 B ，A 和 B 互为分身；用户 B 再关联了 C ，B 和 C 互为分身，C 和 A 也互为分身，因为有中间人 B ，以此类推，中间人的层级不限，这种用推荐使用什么算法实现呢？

我自己想到的是多存数据将这种层级平铺：

当用户 A 直接关联用户 B 时，我们在 associations 表中插入两条记录：

associations 表结构：user_id 关联用户 ID ，associated_user_id：被关联用户 ID ，is_direct：是否是直接关联

INSERT INTO associations (user_id, associated_user_id, is_direct) VALUES (A 的用户 ID, B 的用户 ID, TRUE);
INSERT INTO associations (user_id, associated_user_id, is_direct) VALUES (B 的用户 ID, A 的用户 ID, TRUE);

当用户 B 再直接关联用户 C 时，不仅插入 B 和 C 之间的直接关联记录，还插入 A 和 C 之间的间接关联记录：

INSERT INTO associations (user_id, associated_user_id, is_direct) VALUES (B 的用户 ID, C 的用户 ID, TRUE);
INSERT INTO associations (user_id, associated_user_id, is_direct) VALUES (C 的用户 ID, B 的用户 ID, TRUE);
INSERT INTO associations (user_id, associated_user_id, is_direct) VALUES (A 的用户 ID, C 的用户 ID, FALSE);
INSERT INTO associations (user_id, associated_user_id, is_direct) VALUES (C 的用户 ID, A 的用户 ID, FALSE);

需要用到的场景有：取消关联某两个用户之间的关联查询给定用户的所有分身

mightybruce

2024-07-30 10:27:15 +08:00

用人脸以及其他身份信息会直接导致用户不会下你的应用，获取用户的额外身份信息觉得是馊主意。
说实话你都是线下为主，那么线上只是辅助了，录入一些信息校对是比较容易的，线下核对为主。

是否是分身，我可以提供一点思路是早期用户都是邀请制，点击链接必须要带上邀请码，这个邀请码就关联了一堆相关用户。

其次用户下载应用的浏览器要录入该浏览器的指纹，这样只要再用这个浏览器再注册新用户也只会判断为同一用户，浏览器指纹是多个属性，不管改了其中几个属性的值，还会判断为同一用户，如果实现困难，建议买一些付费的浏览器指纹识别前端库。

qW7bo2FbzbC0

2024-07-30 10:28:00 +08:00

你说的是否直接关联，在 neo4j 中就是一度关联，用关系长度进行过滤查询即可。
你说的取消关联，这个我不太理解，如果这两个是直接关联的话，那直接删除 p1 和 p2 的关系即可( delete relation 操作)
查询所有分身
Match (p1:Person)-[*]-(p2:Person)
WHERE p1.Name='张三'
RETURN p2

举个另外场景，查询与张三有性关系的人员(关系距离长度 100 以内),
Match (p1:Person)-[r:SEX*1...100]-(p2:Person)
WHERE p1.Name='张三'
RETURN p2