声誉引擎的设计

Question

让我们设想一个社交网络，在这个网络中，每个用户都可以通过委托等方式从他人那里获得声誉。假设A和B最初的信誉是1，当A委托给B时，A有0，B有2，然后B可以委托给C，以此类推。

此外-延迟有其作用域，并且作用域可以嵌套。所以A可以委托所有主题的声誉，或者只委托编程，或者只委托c#。他可以将编程委托给B，但将C#委托给C。这意味着最终的声誉取决于给定的作用域。

因此，我们得到了一种有向图结构(可能是树，但还不清楚循环是什么)，我们需要遍历它来计算信誉。

我试图用DDD原则对其进行建模，但我不确定这里的总和是什么。

我认为委托树/图是一个候选，因为聚合是一致性的单位。然而，这意味着聚合将是非常大的。作用域使它变得更加复杂，因为它使聚合边界变得不清晰。C#上的委托是编程上委托的聚合的一部分吗？

那么用户呢？作为一个集合，它必须存储到/来自其他用户的引用(委托)。再说一次-给定的用户属于哪个聚合？

另一个问题是如何有效地计算声誉。我猜在这种情况下，图形数据库将比关系数据库更合适，但这是唯一好的答案吗？

Answer 1

中的根聚合用于强制执行不变量。您告知我们的委托规则是一组不变量。不知道你可能需要什么其他不变量，很难说出合适的根聚合是什么，但简单地按照你所呈现的"user“在我看来是一个完美的根聚合，可以将你所有的委托规则作为不变量来执行。用户可以具有一个或多个委派范围，这些委派范围本身可以是根聚集。根据委派规则，用户可以委派给另一用户，而另一用户又可以根据这些相同的规则委派。这允许您强制执行所有不变量，并且在DDD规则下存储对(其他)用户的引用是没有问题的。

不断询问如何一致地强制执行特定于域的规则，您将发现您的根聚合。

关于你的另一个问题:图形数据库似乎比关系数据库更好，但很难用有限的信息来判断。我建议您单独发布这个问题，并包括您对关系数据库和图形数据库的考虑。