如何解决社交媒体上的好友推荐问题？
想象一下，一个社交媒体平台希望提供更加精准的好友推荐功能，让用户能更容易地找到可能成为好友的人。这个问题看似简单，但当面对数百万甚至数千万的用户时，手动进行好友推荐就变得几乎不可能。
解决这个问题的一个方案就是使用机器学习算法进行自动推荐。更具体地说，可以使用一种名为"亲和力传播"（Affinity Propagation）的算法。这种算法能自动地将用户分为不同的群体，并找出每个群体中最具代表性的用户，然后基于这些信息进行精准的好友推荐。
假设有以下几个用户的社交活跃数据：
| 用户 | 发布的动态数 | 点赞数 | 评论数 |
|---|---|---|---|
| 用户A | 10 | 50 | 20 |
| 用户B | 12 | 45 | 25 |
| 用户C | 2 | 10 | 2 |
| 用户D | 3 | 15 | 5 |
通过应用亲和力传播算法，输出结果可能会显示用户A和用户B更活跃，更可能成为好友，而用户C和用户D则较不活跃，同样更可能成为好友。
Affinity Propagation 亲和力传播聚类
亲和力传播（Affinity Propagation）是一种数据聚类算法，主要用于自动地将相似的数据点分为一组。与其他聚类算法不同，亲和力传播不需要预先指定群体（或簇）的
