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。

CREATETABLEuser_likes(user_idINTNOTNULL,book_idVARCHAR(10)NOTNULL,PRIMARYKEY(user_id,book_id),UNIQUEKEYbook_id(book_id,user_id));CREATETABLEuser_likes_similar(user_idINTNOTNULL,liked_user_idINTNOTNULL,rankINTNOTNULL,KEYbook_id(user_id,liked_user_id));

插入 4 条测试数据

INSERTINTOuser_likesVALUES(1,'A'),(1,'B'),(1,'C');INSERTINTOuser_likesVALUES(2,'A'),(2,'B'),(2,'C'),(2,'D');INSERTINTOuser_likesVALUES(3,'X'),(3,'Y'),(3,'C'),(3,'Z');INSERTINTOuser_likesVALUES(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

DELETEFROMuser_likes_similarWHEREuser_id=1;

计算用户相似度数据表

INSERTINTOuser_likes_similarSELECT1ASuser_id,similar.user_idASliked_user_id,COUNT(*)ASrankFROMuser_likestargetJOINuser_likessimilarONtarget.book_id=similar.book_idANDtarget.user_id!=similar.user_idWHEREtarget.user_id=1GROUPBYsimilar.user_id;

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

然后根据相似度排序，取前 10 个，就是推荐的书籍了。

SELECTsimilar.book_id,SUM(user_likes_similar.rank)AStotal_rankFROMuser_likes_similarJOINuser_likessimilarONuser_likes_similar.liked_user_id=similar.user_idLEFTJOINuser_likestargetONtarget.user_id=1ANDtarget.book_id=similar.book_idWHEREuser_likes_similar.user_id=1ANDtarget.book_idISNULLGROUPBYsimilar.book_idORDERBYtotal_rankdescLIMIT10;