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

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

Les systèmes de recommandation jouent un rôle essentiel dans les plateformes de commerce électronique modernes et les applications de médias sociaux, qui peuvent améliorer l'expérience utilisateur, augmenter la fidélité des utilisateurs et promouvoir les ventes. Dans le système de recommandation, un élément clé consiste à recommander des livres connexes en fonction des intérêts et des données de comportement de l'utilisateur.

Avant de concevoir une structure de table MySQL hautes performances, nous devons déterminer le type et la structure des données à stocker dans la table. Dans ce cas, nous devons prendre en compte les informations de base du livre (telles que le titre du livre, l'auteur, l'éditeur, etc.), ainsi que les données sur le comportement de l'utilisateur (telles que les clics de l'utilisateur, les enregistrements de navigation et d'achat).

1. Créer une table de livres

Tout d'abord, nous devons créer une table de livres (livres) pour stocker toutes les informations sur les livres. Le tableau doit contenir les champs suivants :

• id : L'identifiant unique du livre, utilisant une clé primaire auto-incrémentée.
• titre : Le titre du livre.
• auteur : L'auteur du livre.
• éditeur : L'éditeur du livre.
• ...

Exemple de code :

CREATE TABLE books (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  title VARCHAR(255) NOT NULL,
  author VARCHAR(255),
  publisher VARCHAR(255),
  ...
);

2. Créer une table d'actions utilisateur (user_actions)

Ensuite, nous devons créer une table d'actions utilisateur (user_actions) pour stocker les données de comportement des utilisateurs pour les livres. Le tableau doit contenir les champs suivants :

• id : Identifiant unique de l'action, utilisant une clé primaire auto-incrémentée.
• user_id : L'identifiant unique de l'utilisateur, associé à la table user via une clé étrangère.
• book_id : L'identifiant unique du livre, qui est associé à la table book via une clé étrangère.
• action : type d'action de l'utilisateur, tel que cliquer, parcourir ou acheter.
• timestamp : l'horodatage du moment où le comportement s'est produit.

Exemple de code :

CREATE TABLE user_actions (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  user_id INT,
  book_id INT,
  action VARCHAR(10),
  timestamp DATETIME,
  FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id),
  FOREIGN KEY (book_id) REFERENCES books(id)
);

3. Créer un tableau de résultats de recommandation (recommandations)

Enfin, nous créons un tableau de résultats de recommandation (recommandations) pour stocker les livres recommandés en fonction du comportement de l'utilisateur. Le tableau doit contenir les champs suivants :

• id : L'identifiant unique du résultat recommandé, en utilisant une clé primaire auto-incrémentée.
• user_id : L'identifiant unique de l'utilisateur, associé à la table user via une clé étrangère.
• book_id : L'identifiant unique du livre, qui est associé à la table book via une clé étrangère.
• score : score recommandé, utilisé pour trier les résultats des recommandations.

Exemple de code :

CREATE TABLE recommendations (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  user_id INT,
  book_id INT,
  score FLOAT,
  FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id),
  FOREIGN KEY (book_id) REFERENCES books(id)
);

Grâce à la conception de la structure de table ci-dessus, nous pouvons utiliser MySQL pour implémenter une fonction de recommandation de livres hautes performances. Lorsque les utilisateurs effectuent des comportements associés (tels que cliquer, naviguer et acheter), nous pouvons collecter et enregistrer ces données comportementales via la table de comportement de l'utilisateur (user_actions), générer des résultats de recommandation basés sur ces données et stocker les résultats dans la table des résultats de recommandation. (recommandations) pour une lecture et un affichage ultérieurs.

Dans les applications pratiques, nous pouvons améliorer encore les performances des requêtes et des recommandations grâce à une conception d'index raisonnable. Par exemple, un index commun est créé en fonction de l'ID utilisateur, du type de comportement et de l'horodatage pour accélérer l'interrogation des données comportementales et la génération des résultats des recommandations.

En bref, grâce à une conception raisonnable de la structure et de l'index des tables MySQL, combinée à des algorithmes de traitement de données appropriés, nous pouvons obtenir une fonction de recommandation de livres haute performance. En fait, il ne s'agit que d'un exemple basique de système de recommandation, et la mise en œuvre spécifique doit être encore optimisée et ajustée en fonction des besoins spécifiques et de l'échelle de l'entreprise.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!