Как создать SQL-запрос для "Likes in common"

Question

В настоящее время я строю систему (php и mysql), которую в профиле пользователя можно добавить «Любимые исполнители музыки» в список. пытаюсь найти способ сравнить лайки пользователей с другими пользователями и вернуть «рекомендуемых друзей».

Например:

User A Likes
- 1
- 2
- 3
- 4

User B Likes
- 1 <- A likes
- 5
- 6
- 7

User C Likes
- 1 <- A likes
- 2 <- A likes
- 8
- 9

Тогда с этим пользователем A получит следующую рекомендацию:

User C
User B

Я предполагаю, что для этого мне нужно создать реляционную базу данных и стандартизировать большую часть пользовательского ввода.

Итак, мои вопросы: Какая структура базы данных является лучшей для такого рода сравнений? Какой запрос я должен использовать? (не нужно быть точным)

Answer 1

Не является прямым ответом на ваш вопрос, но вы можете почитать книгу Программирование Коллективного разума . На основании вашего вопроса, я думаю, вы найдете его очень полезным.

Answer 2

Не дублировать то, что уже было опубликовано, но ...

--
-- Working MySQL implementation of a "user compatibility" schema.
--


DROP TABLE IF EXISTS favourite;
DROP TABLE IF EXISTS artist;
DROP TABLE IF EXISTS users;


CREATE TABLE users (
 user_id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 name VARCHAR(32),
 PRIMARY KEY (user_id)
);


CREATE TABLE artist (
 artist_id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 name VARCHAR(32),
 PRIMARY KEY (artist_id)
);


CREATE TABLE favourite (
 favourite_id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 user_id INT NOT NULL,
 artist_id INT NOT NULL,
 UNIQUE (user_id, artist_id),
 PRIMARY KEY (favourite_id),
 FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users (user_id) ON DELETE CASCADE,
 FOREIGN KEY (artist_id) REFERENCES artist (artist_id) ON DELETE CASCADE
);


INSERT INTO users
 (name)
VALUES
 ("Alice"),
 ("Bob"),
 ("Carol"),
 ("Dave")
;


INSERT INTO artist
 (name)
VALUES
 ("Jewel"),
 ("Sarah McLachlan"),
 ("Britney Spears"),
 ("David Bowie"),
 ("The Doors")
;


INSERT INTO favourite
 (user_id, artist_id)
VALUES
 (
  (SELECT user_id FROM users WHERE name = "Alice"),
  (SELECT artist_id FROM artist WHERE name = "Jewel")
 ),
 (
  (SELECT user_id FROM users WHERE name = "Alice"),
  (SELECT artist_id FROM artist WHERE name = "Sarah McLachlan")
 ),
 (
  (SELECT user_id FROM users WHERE name = "Bob"),
  (SELECT artist_id FROM artist WHERE name = "Jewel")
 ),
 (
  (SELECT user_id FROM users WHERE name = "Bob"),
  (SELECT artist_id FROM artist WHERE name = "Sarah McLachlan")
 ),
 (
  (SELECT user_id FROM users WHERE name = "Bob"),
  (SELECT artist_id FROM artist WHERE name = "Britney Spears")
 ),
 (
  (SELECT user_id FROM users WHERE name = "Bob"),
  (SELECT artist_id FROM artist WHERE name = "David Bowie")
 ),
 (
  (SELECT user_id FROM users WHERE name = "Carol"),
  (SELECT artist_id FROM artist WHERE name = "David Bowie")
 ),
 (
  (SELECT user_id FROM users WHERE name = "Carol"),
  (SELECT artist_id FROM artist WHERE name = "The Doors")
 ),
 (
  (SELECT user_id FROM users WHERE name = "Dave"),
  (SELECT artist_id FROM artist WHERE name = "Jewel")
 ),
 (
  (SELECT user_id FROM users WHERE name = "Dave"),
  (SELECT artist_id FROM artist WHERE name = "The Doors")
 )
;


SELECT
 t0.user_id myuser,
 t1.user_id friend,
 COUNT(*)
FROM favourite t0
JOIN favourite t1 ON t1.artist_id = t0.artist_id
WHERE t0.user_id != t1.user_id
GROUP BY t0.user_id, t1.user_id;


--
-- The same thing, but returning names!
--

SELECT
 t0u.name myuser,
 t1u.name friend,
 COUNT(*)
FROM favourite t0
JOIN favourite t1 ON t1.artist_id = t0.artist_id
JOIN users t0u ON t0u.user_id = t0.user_id
JOIN users t1u ON t1u.user_id = t1.user_id
WHERE t0.user_id != t1.user_id
GROUP BY t0.user_id, t1.user_id;

Удачи!

Answer 3

Простая реализация может выглядеть следующим образом

CREATE TABLE user_tbl(
    user_id BIGINT,
    ...
)

CREATE TABLE music_tbl(
    music_id BIGINT,
    ...
)

CREATE TABLE likes_tbl(
    user_id BIGINT,
    music_id BIGINT
)

Чтобы найти всех пользователей, которые похожи на вкус определенного пользователя, мы делаем это:

select u1.user_id, u2.user_id, count(*) as weight from likes_tbl u1, likes_tbl u2
where u1.music_id = u2.music_id and u1.user_id <> u2.user_id and u1.user_id = @user_id
group by u1.user_id, u2.user_id

Столбец «Вес» - это количество исполнителей, которые пользователи имеют в столбце, поэтому, чем больше вес, тем больше у них общего. Поэтому вы можете порекомендовать топ-5 пользователей с самым высоким весом.

Это может быть расширено различными способами. Одна из возможностей - добавить genre_id в music_tbl и likes_tbl, а затем выполнить соединение для genre_id.

Answer 4

Таблица

User
userid int
FirstName varchar(30)
LastName varchar(30)

Song
songid int
Title varchar(30)
Artist varchar(30)

UserSong
userid
songid

Запрос

select User.userid, User.FirstName, User.LastName
from UserSong
inner join Song
on UserSong.songid=Song.songid
inner join User
on UserSong.userid=User.userid
where Song.Artist='Some Artist'

Меньше многословных запросов с использованием естественного соединения

select User.userid, User.FirstName, User.LastName
from UserSong
natural join Song
natural join User
where Song.Artist='Some Artist'

(Обратите внимание, что я еще не проверял это. Кто-то исправит меня, если я ошибаюсь.)

Приведенный выше запрос даст вам список всех пользователей, которым «нравится» данный исполнитель. Затем вы можете использовать этот список, чтобы показать другим пользователям, кому еще нравится то, что они делают.

Answer 5

В SQL Server:

CREATE TABLE Users (
UserID BIGINT IDENTITY (1,1) NOT NULL
--Other columns here
)


CREATE TABLE Artists (
ArtistID BIGINT IDENTITY(1,1) NOT NULL
-- Other columns
)


CREATE TABLE FavoriteArtists (
UserID BIGINT, ArtistID BIGINT )

запрос для выбора пользователей с такими же лайками:

SELECT 
FROM   FavoriteArtists u, FavoriteArtists f
WHERE  u.ArtistID = f.ArtistID AND u.UserID = @TARGET_USER AND f.UserID <> @TARGET_USER

Answer 6

Если у вас есть таблица Artists и таблица Users, вы можете иметь таблицу FavoriteArtists с двумя внешними ключами: пользователь и предпочитаемый исполнитель.

Тогда просто получите других пользователей, у которых есть похожие избранное, и порекомендуйте друзей на основании некоторого перекрытия порогов.