基于Tags完成内容推荐的办法（代码）

通过以上SQL,可以一次性查询所用文章，极其对应的所有tag
在PHP，我们可以把tags变成数组。

public function getAllGroupByArticleId(){
        //缓存查询数据，因为这个是全表数据，而且不更新文章不会变化，便是每次推荐都要从数据库里获取一次数据，对性能肯定会有影响，所以做个缓存。
        if($cache = CacheHelper::getCache()){
            return $cache;
        }
        $query_result = $this->query('select articleid, GROUP_CONCAT(tagid) as tags from tag_map GROUP BY articleid');

        $result = [];
        foreach($query_result as $key => $value){
            //用articleid 做key ,值是该id下的所有tagID数组。
            $result[$value['articleid']] = explode(",",$value['tags']);
        }

        CacheHelper::setCache($result, 86400);

        return $result;

    }

有了这个的返回结果，就比较好办了，接下去的工作就是去应用jaccard相似度这个算法了，具体就看代码吧。

/**
     * [更据指定文章返回相似的文章推荐]
     * @param  $articleid 指定的文章ID
     * @param  $top       要返回的推荐条数
     * @return Array      推荐条目数组
     */
function getArticleRecommend($articleid, $top = 5){
        if($cache = CacheHelper::getCache()){
            return $cache;
        }
        try{
            $articleid = intval($articleid);
            $m = new TagMapModel();
            $all_tags = $m->getAllGroupByArticleId();//调用上面的函数返回所有文章的tags
            $finded = $all_tags[$articleid];//因为上面是包含所有文章了，所以肯定包含了当前文章。

            unset($all_tags[$articleid]);//把当前文章从数组中删除，不然自己和自己肯定是相似度最高了。

            $jaccard_arr = []; //用于存相似度
            foreach ($all_tags as $key => $value) {
                $intersect =array_intersect($finded, $value); //计算交集
                $union = array_unique(array_merge($finded, $value)); //计算并集

                $jaccard_arr[$key] = (float)(count($intersect) / count($union));
            }

            arsort($jaccard_arr); //按相似度排序，最相似的排最前面

            $jaccard_keys = array_keys($jaccard_arr);//由于数组的key就是文章id,所以这里把key取出来就可以了
            array_splice($jaccard_keys, $top);//获取前N条推荐

            //到这里我们就已经得到了，最相似N篇文章的ID了，接下去的工作就是通过这几个ID,从数据库里把相关信息，查询出来就可以了
    
            $articleModels = new \Api\Model\ArticleModel();
            $recommendArticles = $articleModels->getRecommendByTag($jaccard_keys);
            CacheHelper::setCache($recommendArticles, 604800); //缓存7天
            return $recommendArticles;
        } catch (\Exception $e) {
            throw new \Exception("获取推荐文章错误");
        }
    }

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