Comment concevoir une structure de table MySQL haute performance pour implémenter la fonction de recommandation alimentaire ?

Comment concevoir une structure de table MySQL performante pour implémenter la fonction de recommandation alimentaire ?

À mesure que la demande alimentaire des gens devient de plus en plus élevée, l’application de systèmes de recommandation dans le domaine de l’alimentation augmente progressivement. La conception d'une structure de table MySQL hautes performances pour implémenter la fonction de recommandation alimentaire jouera un rôle important dans l'amélioration de l'expérience utilisateur et du développement de la plateforme. Cet article explique comment concevoir une telle structure de table et fournit des exemples de code spécifiques.

1. Analyse des exigences
Avant de concevoir un système de recommandation alimentaire haute performance, vous devez d'abord clarifier les exigences du système. De manière générale, un système de recommandation alimentaire doit répondre aux exigences suivantes :

1. Hautes performances : il peut effectuer rapidement des calculs de recommandations en présence de données massives, et il peut également prendre en charge un nombre élevé de requêtes simultanées.
2. Précision : Le système de recommandation doit être capable de recommander l'aliment qui correspond le mieux au goût de l'utilisateur en fonction de ses préférences et de son comportement.
3. Évolutivité : la base d'utilisateurs du système de recommandation alimentaire peut s'élargir progressivement, il devrait donc être capable de prendre en charge un grand nombre d'utilisateurs.
4. En temps réel : les goûts et les préférences des utilisateurs peuvent changer à tout moment, le système de recommandation doit donc être capable de recommander aux utilisateurs des aliments qui correspondent à leurs goûts actuels en temps opportun.

2. Conception de la table
Sur la base de l'analyse de la demande ci-dessus, nous pouvons concevoir les structures de table suivantes pour prendre en charge le fonctionnement du système alimentaire recommandé :

1. Table utilisateur (utilisateur) : enregistre les informations de base de l'utilisateur, y compris l'identifiant de l'utilisateur. et nom d'utilisateur, sexe, âge, etc.

CREATE TABLE user (user (
user_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
username VARCHAR(100) NOT NULL,
gender ENUM('male', 'female') NOT NULL,
age INT NOT NULL
);

2. 美食表（food）：保存美食的基本信息，包括美食ID、美食名称、美食类型等。

CREATE TABLE food (
food_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
food_name VARCHAR(100) NOT NULL,
food_type VARCHAR(100) NOT NULL
);

3. 用户-美食评分表（user_food_rating）：保存用户对美食的评分信息，包括用户ID、美食ID、评分值。

CREATE TABLE user_food_rating (
user_id INT NOT NULL,
food_id INT NOT NULL,
rating FLOAT NOT NULL,
PRIMARY KEY (user_id, food_id),
FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES user (user_id),
FOREIGN KEY (food_id) REFERENCES food (food_id)
);

4. 用户-美食喜好表（user_food_preference）：保存用户对美食的喜好信息，包括用户ID、美食ID、喜好程度。

CREATE TABLE user_food_preference (
user_id INT NOT NULL,
food_id INT NOT NULL,
preference FLOAT NOT NULL,
PRIMARY KEY (user_id, food_id),
FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES user (user_id),
FOREIGN KEY (food_id) REFERENCES food (food_id)
);

5. 美食相似度表（food_similarity）：保存美食之间的相似度信息，包括美食ID1、美食ID2、相似度值。

CREATE TABLE food_similarity (
food_id1 INT NOT NULL,
food_id2 INT NOT NULL,
similarity FLOAT NOT NULL,
PRIMARY KEY (food_id1, food_id2),
FOREIGN KEY (food_id1) REFERENCES food (food_id),
FOREIGN KEY (food_id2) REFERENCES food (food_id user_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
username VARCHAR(100) NOT NULL,

1. Table des aliments (nourriture) : enregistre les informations de base sur les aliments, y compris l'identification des aliments, Nom de l'aliment, type d'aliment, etc.

CREATE TABLE food (
food_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
food_name VARCHAR(100) NOT NULL,
food_type VARCHAR(100) NOT NULL<br>);<br><ol start="3"> <br>Tableau d'évaluation des aliments par l'utilisateur (user_food_rating) : enregistre les informations d'évaluation de l'utilisateur pour les aliments, y compris l'ID utilisateur, l'ID de l'aliment et la valeur de l'évaluation. <br><br><br>CREATE TABLE <code>user_food_rating (

food_id INT NON NULL,
2. rating FLOAT NON NULL,
CLÉ PRIMAIRE (user_id, food_id),

CLÉ ÉTRANGÈRE (food_id) RÉFÉRENCES food (food_id)
);

Tableau des préférences alimentaires de l'utilisateur (user_food_preference) : enregistre les informations sur les préférences de l'utilisateur en matière d'aliments, y compris l'ID utilisateur, l'ID alimentaire et le niveau de préférence.

CREATE TABLE user_food_preference (

user_id INT NOT NULL,🎜 food_id INT NOT NULL,🎜 preference FLOAT NON NULL,🎜 CLÉ PRIMAIRE (user_id, food_id),🎜 CLÉ ÉTRANGÈRE (user_id) RÉFÉRENCES user (user_id),🎜 CLÉ ÉTRANGÈRE (food_id) RÉFÉRENCES food (food_id)🎜);🎜
🎜Tableau de similarité des aliments (food_similarity) : enregistre les informations de similarité entre les aliments, y compris l'ID1 de l'aliment, l'ID2 de l'aliment et la valeur de similarité. 🎜🎜🎜CREATE TABLE food_similarity (🎜 food_id1 INT NOT NULL,🎜 food_id2 INT NOT NULL,🎜 similarity FLOAT NON NULL,🎜 CLÉ PRIMAIRE (food_id1, food_id2),🎜 CLÉ ÉTRANGÈRE (food_id1) RÉFÉRENCES food (food_id),🎜 CLÉ ÉTRANGÈRE (food_id2) RÉFÉRENCES food (food_id)🎜);🎜🎜 3. Exemple de code 🎜🎜🎜Interrogez la liste d'aliments recommandés par l'utilisateur🎜🎜🎜SELECT f.food_name, f.food_type🎜FROM food f🎜INNER JOIN (🎜 SELECT food_id, SUM(similarity * préférence) AS score🎜 FROM user_food_preference ufp🎜 INNER JOIN food_similarity fs ON ufp.food_id = fs.food_id1🎜 WHERE ufp.user_id = 1🎜 GROUP BY food_id🎜) AS t ON f.food_id = t.food_id🎜ORDER BY score DESC🎜LIMIT 10;🎜🎜🎜Mettre à jour le score de l'utilisateur pour la nourriture🎜🎜 🎜INSERT INTO user_food_rating (user_id, food_id, rating)🎜VALUES (1, 1001, 4.5)🎜ON DUPLICATE KEY UPDATE rating = 4.5;🎜🎜Les exemples de code ci-dessus sont uniquement à titre de référence et peuvent devoir être modifiés en fonction de circonstances spécifiques. dans des applications réelles. 🎜🎜En résumé, grâce à une conception et à une optimisation raisonnables de la structure des tables MySQL, un système de recommandation alimentaire haute performance peut être réalisé. Dans le même temps, combiné à des stratégies mises à jour en temps réel et à des algorithmes de recommandation précis, il peut fournir aux utilisateurs des recommandations alimentaires qui correspondent le mieux à leurs goûts. Bien entendu, dans les applications pratiques, d’autres facteurs doivent être pris en compte, tels que le cache, les moteurs de recherche, le partage des données, etc., pour améliorer encore les performances et la précision du système. 🎜

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