我应该选择一个推荐系统算法并在社交网络领域进行模拟。我能找到它的代码的唯一算法是斜率一。我有两个问题：
这个算法适合社交网络吗？如果答案是否定的，请您介绍一下其他有用的算法吗？
我不知道，我该如何进行这个模拟？我该怎么办？& 它有什么要求？
任何指南都会有所帮助，谢谢。
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1.
Slope One 是一个非常简单的，但是，是的，你可能会使用它。Facebook 将 EdgeRank 用于新闻源。
2.
根据您的评论，您对语言、框架等的要求/偏好是什么？如果您愿意，如果您愿意原谅双关语，建议，我建议您使用 ASP.Net MVC 3 web 项目。
设置数据将是设置一个"Person"或"Friend"类的问题（这是假设您想要朋友推荐——您可以使用组、页面、应用程序等轻松地做到这一点——您的选择）。然后，您将创建该类的几个（越多越好）实例，具有随机名称、属性等。谷歌搜索随机生成器 - 我相信您会找到一些东西。或者自己编写代码。如果您不能做到其中任何一个，请在此处给我回信，我将为此编写一些代码。
然后，您将设置网络的小规模表示。也就是说，定义你的“人”之间的关系。有几种方法可以做到这一点，但在您的场景中，您可能会为每个Person对象提供一个"Friends"属性，该属性包含对其他Person对象的引用。
我将把算法实现留给你更多的事情（因为这是一个学术项目，我必须让你学习，对吗？），但这里有一些基础工作可以帮助你入门：
使用您向我展示的实现，您可以像这样设置一个类：
public static class Rating
{
public static double RatingBetween(Person a, Person b)
{
double rating = 0;
foreach (Person friend in a.Friends)
{
if(b.Friends.Contains(friend))
{
rating ++;
}
}
}
}
这是一个非常简单的例子，但基本上它是这样工作的：对于人 a 的每个朋友，如果人 b 也有这个朋友，那么人 a 和 b 之间的评分会好一点。您需要为此添加其他场景（例如，如果朋友 a 和朋友 b 住在同一个城市，您可能会添加 5 个评分，而对于相同的学校、工作等，您可能会添加 5 个评分。然后您可以设置字典（或给定人员的评分，如下所示：
Dictionary<Person, double> FriendDict = new Dictionary<Person, double>();
foreach (Person a in personYouAreRecommendingFriendsFor.Friends)
{
FriendDict.Add(a,Rating.RatingBetween(personYouAreRecommendingFriendsFor, a))
}
所以现在你已经设置了一个评级表，你可以使用你找到的实现来完成剩下的工作。
如果您在前进的过程中需要更多的推动正确的方向，我很乐意提供帮助。只是在这里评论。
有用的参考资料
- 维基百科关于斜坡一的文章
- 对免费社交网络 SDK 的一些帮助——这可能有助于定义您的网络、对象、模式等。
祝你好运！
于 2012-06-14T21:55:41.727 回答