सोशल नेटवर्क एल्गोरिदम को समझना और बनाना

Question

मुझे यकीन नहीं है कि यह सवाल पूछने का सही मंच है या नहीं। लेकिन मेरी समस्या का विवरण है: मेरे पास एक पुस्तक की दुकान & क्लाइंट्स का एक्स नहीं है (एक्स बहुत बड़ा है)।

एक ग्राहक मुझे बता सकता है कि कोई पुस्तक एक अच्छी या बुरी है (अनुशंसित नहीं है)। मेरे पास क्लब पुस्तकों के साथ एक आंतरिक तर्क है, इसलिए यदि कोई ग्राहक कहता है कि कोई पुस्तक खराब है, तो वह कह रहा है कि इसी तरह की किताबें भी खराब हैं और उसे वह नहीं दिखाती हैं।

मैं उन पुस्तकों को स्वीकार और छुपाता हूं। ग्राहक भी अपने बीच बातचीत कर सकते हैं, और उनके बीच आपसी आत्मविश्वास का स्तर हो सकते हैं। एक मामला तब उठता है जब क्लाइंट ए कहता है कि बुक एक्स 1 खराब है। इसलिए मैं एक्स 1, एक्स 2, एक्स 3, एक्स 4 इत्यादि का ब्लैकलिस्ट करता हूं

लेकिन उनके मित्र क्लाइंट बी कहते हैं कि एक्स 3 अच्छा है। तो अब मुझे एक्स 3 को ए पर दिखाना है, मैं अपने सभी ग्राहकों के सोशल नेटवर्क को उनके संपर्क के आधार पर बनाने के बारे में सोच रहा था, और अपने पारस्परिक आत्मविश्वास के स्तर की गणना करने में सक्षम हूं। तो ऊपर senario में अगर आपसी आत्मविश्वास का स्तर बहुत उच्च होगा करने के लिए X3 दिखाएगा, वरना मैं ए

को X3 नहीं दिखाया जाएगा

मैं अपने आप को सामाजिक नेटवर्क के निर्माण और एक भार सौंपने के बारे में किकस्टार्ट करने के लिए करना चाहता था है । 2 नोड्स (मेरे क्लाइंट) के बीच एक पथ के लिए। कृपया मुझे कुछ अच्छे पॉइंटर्स सुझाएं जहां मैं शुरू कर सकता हूं। किसी भी किताब, वेबसाइटों आदि

धन्यवाद

Answer 1

एक उच्च स्तर से, आप मशीन लर्निंग, डाटा माइनिंग, और ग्राफ खनन/विश्लेषण के क्षेत्र में देखना चाहते हैं।

मशीन लर्निंग और डेटा खनन के मामले में, आप सहयोगी फ़िल्टरिंग में देखना चाहते हैं - मैं this book की अनुशंसा करता हूं। इस क्षेत्र में बहुत सारे काम हैं, ध्यान दें कि अमेज़ॅन जैसी वेबसाइटों में एक सुविधा है जो आपको दिखाती है कि आप जिस आइटम को वर्तमान में देख रहे हैं उसके साथ अन्य सामान खरीदे गए थे।

सोशल नेटवर्क बनाने के मामले में, आपको सबसे पहले यह पता लगाने की आवश्यकता होगी कि आप किस डेटाबेस सिस्टम का उपयोग करना चाहते हैं। Neo4J और FlockDB जैसे ग्राफ़ डेटाबेस मौजूद हैं जो ग्राफ़ों के साथ दिमाग में डिज़ाइन किए गए हैं .. आप वैकल्पिक रूप से इसके बजाय MySQL जैसे कुछ सामान्य विकल्प चुन सकते हैं, इस पर निर्भर करता है कि आप कितनी दूर जाना चाहते हैं।

एक बार जब आप का फैसला किया है कि आप इस "सामाजिक ग्राफ" डेटा लाभ उठाने के लिए है, जो वह जगह है जहाँ यादृच्छिक चलता है, समुदाय संरचना/का पता लगाने, और केन्द्रीयता की तरह अवधारणाओं में आते हैं। मैं व्याख्यान ट्विटर पर दी this series से गुजर रही सलाह देते हैं चाहता हूँ सामाजिक डेटा का लाभ उठाने का बेहतर विचार पाने के लिए यूसी बर्कले।