将用户兴趣与内容相匹配（基于标签）

Question

我在数据库中存储了很多内容项，我知道用户对哪些标签感兴趣。例如，Alice 对 "healthcare"、"sports" 和 "social" 等标签表现出兴趣。每个内容项都包含一个或多个标签。我将如何匹配这些以便向 Alice 推荐新内容？

考虑这些基本数据库表：

CREATE TABLE `content_tag` (
   `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
   `item_id` INT(11) NOT NULL,
   `tag_id` INT(11) NOT NULL,
   PRIMARY KEY (`id`)
);

CREATE TABLE `tag` (
   `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
   `name` VARCHAR(50) NOT NULL,
   PRIMARY KEY (`id`)
);

而且我有爱丽丝的兴趣以及（相关性）分数，这就像权重：

array:3 [
    'healthcare' => 2.20
    'sports' => 1.30
    'socal' => 0.5
]

你会如何处理这个问题？

有没有办法为此使用算法，例如余弦相似性，或者这只是句子的改进？

Answer 1

您可以找到爱丽丝和物品之间的相似之处，然后对它们进行排序。因此，将推荐最相似的 n 项。

其中一个相似性指标是余弦相似性（正如您所建议的），其工作原理如下；

对于每个项目，您可以使用标签创建一个矢量。据我了解，您的项目没有分数，因此项目向量的值将为 0 或 1。每个值将代表特定项目的一个标签。

项目表示；

[0,0,1,1,0,0] -> 假设第一个值代表 'healthcare'，第二个代表运动，最后一个标签是对于标签 5。此商品没有 tag5 所以它的值为 0

并且用户也有类似于物品的向量。例如爱丽丝的向量是； [2.20,1.30,0.5,0,0,0]

创建向量后，您可以计算相似度（例如，通过使用余弦相似度。）

请注意，每个用户和项目向量的大小等于系统中所有标签的数量。 在此示例中，系统中有 6 个不同的标签。

将用户兴趣与内容相匹配（基于标签）

Matching user interests with content (based on tags)

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