我想让用户能够查看一些他们可能会觉得有趣并可能关注他们的个性化用户......
我是这样想的：
- Get all users he is currently following
- Get all followers that they follow
- rank them by total posts they made (DESC), filled up personal information fields
- show 5 of them on each page load
如果用户有关注者，则会出现一条信息消息......
这种功能可以用这个算法来完成吗，或者有没有更好甚至更简单的方法？
在您的算法中，我想知道为什么您需要根据帖子数量对用户进行排序，也许这与声誉有关？
推荐确实是一个非常大、开放的话题，也是一个热门的学术研究领域。如果我们正在做一个实际的项目，我认为保持简单和专注会很好。
我见证了以下两种推荐非常流行的社交网站。根据我的经验，推荐输出是高质量的。在这里，我正在集思广益背后的算法。希望对您有所帮助。
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发现您可能认识的人：推荐"关注集"与您的"关注集"相交的用户。它基于社交网络的"聚类效应"：你朋友的朋友更有可能是你的朋友。
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根据兴趣推荐人：如果用户可以是名人、公司、机构、新闻媒体等，那么像下面这样的推荐可能会很有用："关注@Linus的人也关注@Stallman、@LinuxDeveloper、......"。假设您刚刚关注了@Linus，要推荐@Stallman，@LinuxDeveloper，首先我们需要找出所有关注@Linus的用户，然后找出他们常见的关注列表，可能按关注者数量排名。这个想法是根据兴趣相关性推荐用户。我们计算并发现高相关性用户，假设用户的关注列表按其兴趣分组。
（我也在想，算法 1 会发现与你有共同兴趣的人，如果用户可能是名人等。在某些情况下，这可能是首选。
你在这里问了一个非常开放的问题——如何从一大堆中挑选少量的建议。 所以答案是 - 你可以让它变得简单或复杂，只要你想要它！ 最简单的方法是随机选择几个（任何更复杂的算法都可以更好地证明它会产生比这更好的结果。 你的解决方案是收集两跳之外的所有用户，然后按帖子数量排名，只是稍微复杂一些，然后在另一个极端是亚马逊和谷歌使用的复杂算法。 公司花了很多精力来构建这种东西 - 你听说过Netflix奖吗？
我了解，您想关注可以提供有关Thema的高质量信息的用户.我们需要一种算法来将此用户作为结果提供给我们，但是我如何找到这些用户：拥有许多关注者的用户是一个不错的选择，但Twitter上的许多用户并不总是出于尊重或道德要求而关注其他用户。他/她的twitts与其他用户多次重复的用户是一个不错的选择以及其他用户多次提及他们的用户。我认为，要找到这些用户，我们应该使用基于链接的分析，例如 HITS 或页面排名算法
您可能需要考虑不包括关注给定用户的人员。我想可能对你不那么感兴趣，这可能会有问题。但是，您可能非常有兴趣找到有关关注人员的更多信息。
您是否正在考虑向用户展示向他们推荐这些人的原因？例如，像你这样说你可能对比利所说的话感兴趣，因为他和你妻子的关系。如果是这样，为了避免激怒用户，在某种意义上允许他们选择退出可能是值得的。
似乎除此之外，这似乎是推荐某人感兴趣的用户的好方法。我能想到的唯一可能有助于找到具有相似兴趣的人的其他事情是，如果您允许用户标记帖子。允许您按相似的兴趣或用户发布的内容查找用户。
您可以研究的另一件更成问题的事情是查找具有相似兴趣的用户。 例如，如果人员 A 正在关注人员 C，而人员 B 正在关注人员 C，那么可能会向人员 B 推荐人员 A。