使用MySQL实现一个简单的推荐算法

本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的，希望这篇《使用MySQL实现一个简单的推荐算法》对你有很大帮助！欢迎收藏，分享给更多的需要的朋友学习~

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;

好了，本文到此结束，带大家了解了《使用MySQL实现一个简单的推荐算法》，希望本文对你有所帮助！关注golang学习网公众号，给大家分享更多数据库知识！