我不确定这是否是提出这个问题的正确平台。 但我的问题是：我有一个书店和x没有客户（x很大）。
客户可以告诉我一本书的好坏（不推荐）。 我有一个内部逻辑，可以将书籍聚集在一起，所以如果一个客户说一本书很糟糕，他就会说类似的书也很糟糕而且不能告诉他。
我责备并隐藏这些书。客户也可以在他们之间进行交互，并且他们之间具有相互信任。 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X展示X3。 我正在考虑根据他们的互动建立我所有客户的社交网络，并能够计算他们的相互信心水平。 因此，在上述情况下，如果相互置信水平非常高，则会将X3显示为A，否则我不会将X3显示为A.
我想让自己开始建立社交网络并分配一个wt。到2个节点（我的客户端）之间的路径。请给我一些好的指示，我可以从哪里开始。 任何书籍，网站等。
由于
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从较高的层面来看，您需要了解机器学习，数据挖掘和图形挖掘/分析等领域。
在机器学习和数据挖掘方面，您需要研究协同过滤 - 我建议this book。这个领域有很多工作，请注意像亚马逊这样的网站有一个功能，可以显示您购买的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的数据库系统。存在像Neo4J和FlockDB这样的图形数据库，这些数据库在设计时考虑了图形。你可以选择像MySQL一样更通用的东西，取决于你想要走多远。
一旦你做出决定，你就会想要利用这个“社交图”数据，这就是随机漫步，社区结构/检测和中心性等概念的来源。我建议通过this series讲座Twitter在加州大学伯克利分校获得了更好的利用社交数据的想法。