创建基于用户兴趣的推荐算法

Question

我目前正在构建一个应用程序，可以根据他们的标签推荐网站。

在我的网站上，当用户注册时，它会填写一个兴趣。所以这是一个样本兴趣：

football, model trains, hockey

所以用逗号隔开。因此，当用户单击注册时，它将保存在我的数据库中。这是我的数据库的设计。

userID |  name     | interest
001    | John Doe  | sports, model trains, hockey

因此，另一方面，我的网站中也有用户上传网站URL，并创建与之相关的标签。这是我为此而设计的数据库：

    postID  |  title           | tags
     001    |  techcrunch.com  | technology,softwares,startups
     002    |  nba.com         | basketball,sports,all-star
     003    |  tmz.com         | gossip, showbiz

所以这篇文章的逻辑是，我想向用户John Doe推荐NBA.com，因为NBA.com有一个运动标签，John Doe的兴趣也有一个体育标签。

你知道怎么做吗？只是一个后续问题，数据库设计是否正确，或者我是否应该创建一个新表来存储所有标签。类似的东西(虽然不确定)。

我们将非常感谢您的帮助，并将给予您回报！提前感谢！:)

Answer 1

我会对数据库进行规范化，这样您就可以在单独的表和关系表中拥有与其连接的标记。因此：

用户表：

UserId Name
001    John Does

TagUserRelation

UserId TagId
001     001

标签表：

TagId TagName
001   Sports

TagUrlRelation

TagId Url
001   nba.com
001   nhl.com

为了提高性能，我会继续使用必要的连接创建索引视图，并实现存储过程来使用它们。

如上所述，另一种选择是全文搜索，但这会慢得多，而且在这种情况下通常不会被认为是好的数据库设计。

Answer 2

这可以通过使用full text search来完成

refer here

Answer 3

您应该创建两个单独的表，其中包含单个标记，每个人或每个帖子都有多个标记。如果愿意，您可以为它创建一个多列主键。

userID | interest
001    | sports
001    | model trains
001    | hockey
...

对帖子也是如此：

postID | tags
003    | gossip
003    | showbiz
...

这极大地提高了您编写高效SQL的机会。