聊聊怎么用mysql快速实现一个推荐算法-百家乐凯发k8

使用mysql实现一个简单的推荐算法

推荐算法是会经常遇到的技术。主要解决的是问题是：如果你喜欢书 a，那么你可能会喜欢书 b。

本文我们使用 mysql ，基于数据统计，拆解实现了一个简单的推荐算法。

首先，创建一个 用户喜欢的书数据表，所表示的是 user_id 喜欢 book_id。

create table user_likes (
    user_id int not null,
    book_id varchar(10) not null,
    primary key (user_id,book_id),
    unique key book_id (book_id, user_id)
);
create table user_likes_similar (
    user_id int not null,
    liked_user_id int not null,
    rank int not null,
    key book_id (user_id, liked_user_id)
);

插入 4 条测试数据

insert into user_likes values (1, 'a'), (1, 'b'), (1, 'c');
insert into user_likes values (2, 'a'), (2, 'b'), (2, 'c'), (2,'d');
insert into user_likes values (3, 'x'), (3, 'y'), (3, 'c'), (3,'z');
insert into user_likes values (4, 'w'), (4, 'q'), (4, 'c'), (4,'z');

代表的含义为：用户 1 喜欢 a、b、c，用户 2 喜欢 a、b、c、d，用户 3 喜欢 x、y、c、z，用户 4 喜欢 w、q、c、z。

以为用户 1 计算推荐书籍为例，我们需要计算用户 1 和其他用户的相似度，然后根据相似度排序。

清空相似度数据表

delete from user_likes_similar where user_id = 1;

计算用户相似度数据表

insert into user_likes_similar
select 1 as user_id, similar.user_id as liked_user_id, count(*) as rank
    from user_likes target
    join user_likes similar on target.book_id= similar.book_id and target.user_id != similar.user_id
    where target.user_id = 1
    group by similar.user_id ;

可以看到查找到的相似度结果为

user_id, liked_user_id, rank
1, 2, 2
1, 3, 1
1, 4, 1

然后根据相似度排序，取前 10 个，就是推荐的书籍了。

select similar.book_id, sum(user_likes_similar.rank) as total_rank
    from user_likes_similar
    join user_likes similar on user_likes_similar.liked_user_id = similar.user_id
    left join user_likes target on target.user_id = 1 and target.book_id = similar.book_id
    where user_likes_similar.user_id = 1 and target.book_id is null
    group by similar.book_id
    order by total_rank desc
    limit 10;

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