理解和构建社交网络算法

Question

我不确定这是否是提出这个问题的正确平台。 但我的问题陈述是：我有一家书店 & x 没有客户（x 很大）。

客户可以告诉我一本书是好还是坏（不推荐）。 我有一个将书籍放在一起的内在逻辑，所以如果客户说一本书不好，他是在说类似的书也不好，不要给他看。

我有义务把这些书藏起来。客户之间也可以互动，并在他们之间建立相互信任的水平。 当客户 A 说 Book X1 不好时，就会出现这种情况。因此我将 X1、X2、X3、X4 等列入黑名单。

但他的朋友客户 B 说 X3 很好。所以现在我必须向 A 展示 X3。 我正在考虑根据我所有客户的互动建立一个社交网络，并能够计算他们的相互信任水平。 所以在上面的情景中，如果相互信任度非常高，将向 A 显示 X3，否则我不会向 A 显示 X3。

我想让自己开始构建社交网络并分配 wt。到 2 个节点（我的客户）之间的路径。请给我一些好的建议，我可以从哪里开始。 任何书籍、网站等。

谢谢

Answer 1

从高层次上，您将希望研究机器学习、数据挖掘和图挖掘/分析领域。

在机器学习和数据挖掘方面，你会想要研究协同过滤——我推荐this book。在这个领域有很多工作，注意像亚马逊这样的网站是如何有一个功能的，它可以向您显示购买了哪些其他商品以及您当前正在查看的商品。

在构建社交网络方面，您首先需要弄清楚要使用什么数据库系统。存在像 Neo4J 和 FlockDB 这样的图形数据库，它们在设计时就考虑到了图形。你也可以选择更通用的东西，比如 MySQL，这取决于你想走多远。

一旦你做出决定，你就会想要利用这个“社交图”数据，这是随机游走、社区结构/检测和中心性等概念的用武之地。我建议阅读 Twitter 提供的 this series 讲座在加州大学伯克利分校，以更好地利用社交数据。