环球精选!聊聊怎么用MySQL快速实现一个推荐算法

时间:2023-01-04 15:59:18       来源:转载
本篇文章给大家带来了关于MySQL的相关知识,其中主要介绍了什么是推荐算法,这个算法能帮我们解决什么问题,又如何用MySQL来实现一个简单的推荐算法,感兴趣的朋友一起来看一下吧,希望对大家有帮助。


(资料图)

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));
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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");
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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;
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计算用户相似度数据表

INSERT INTO user_likes_similarSELECT 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 ;
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可以看到查找到的相似度结果为

user_id, liked_user_id, rank1, 2, 21, 3, 11, 4, 1
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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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