news 2026/9/27 23:03:18

使用PHP MySQL实现数据量小的内容推荐方法

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张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
使用PHP MySQL实现数据量小的内容推荐方法

前言

当下，只要是一个初具规模的内容应用都具备个性化推荐系统。比如购物类的会有推荐商品模块，搜索条下有个性化的搜索关键词或词条补全词，社交类的有博主推荐，视频或文章推荐等等。这些功能除了要有庞大的数据量，还要有健全的数据存储仓库建设方案，以及后面对数据的清洗，排序，训练后的推荐模型算法。

但是，对于小公司或者说是小项目，在想法还未真正落地就设计大数据存储，推荐算法和一系列大型架构的方案，显然是不符合业务型产品开展的正常规律的。我想那些大厂早期开发应该也没有这么成熟的技术结构，都是不断迭代或者推倒重来一步步走过来的。

那么，在小项目早期安排了有关于推荐功能的那要如何解决呢？ 如何做到下一次迭代在不重构的基础上添加协同过滤推荐？ 下面就从视频推荐和用户推荐两个功能展开，用PHP和MySQL进行代码实现。

视频推荐

这里主要通过一个内容热度值进行排序推荐，热度由内容质量和发布时间差决定，时差越长，热度越低，内容质量越高热度越高。而内容质量由视频点赞数，收藏数和评论数外带权重决定，总体就是单位时间内点赞，收藏，评论越高，热度提升，视频就越往前靠。相对的就是发布时间越久，热度就会逐步降低，视频越往后靠。

另外我们还要设计两个参数用于手动调节视频的热度，提高就只需要增加内容质量，所以额外加一个数可以说是初始值。降低可以对时间差添加一个指数，也就是时间差的次方，可以理解是重力，也就是随着时间拉长，重力增加则热度成倍降低。

1. 公式

1.1. ”H“：视频热度值

1.2. ”W“：视频质量，质量值自定(点赞数权重，收藏数权重之和，或者点赞率(点赞量/阅读量)，收藏率(收藏量/阅读量)之和)等。

1.3. ”I“：初始值，可以手动调节热度或者用于后期用户账号的权重。比如系统已经有了成长体系，账号发育规则基本完善了，用于实时计算账号的权重分配的流量池，权重提升，则后面发布的视频推荐力度大。

1.4. ”T“：时间差，由当前时间 - 发布时间产生，加一的原因是防止时间差为0(分母为零)，不过有审核机制下，这种情况并不存在。

1.5. ”G"：热度衰减重力，这个也是用于手动调节热度设置的控制参数。不过后期如果添加了举报或者智能复审等环节，再随着诸如点赞和账户权重评估失控热度飙升的情况下，对视频违规或不良表现或临时情况进行减小推荐。默认值最好是1，这种情况就是在同等质量下新发布的越往前。

2. 表结构

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CREATETABLE`hhyp_short_video` (

`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,

`hsvn`varchar(255)DEFAULT''COMMENT'短视频编号',

`type` tinyint(1)DEFAULT'0'COMMENT'类型：1. 视频 2.图文',

`user_id`int(11)DEFAULT'0',

`video_url`varchar(255)DEFAULT'',

`img_url` jsonDEFAULTNULL,

`content` text COMMENT'内容',

`market_goods_id`int(11)DEFAULT'0',

`address_id`int(11)DEFAULT'0'COMMENT'地址ID',

`lat`decimal(4,0)DEFAULT'0'COMMENT'纬度',

`lng`decimal(4,0)DEFAULT'0'COMMENT'经度',

`ip`varchar(100)CHARACTERSETutf8DEFAULT''COMMENT'IP',

`channel` tinyint(1)DEFAULT'0'COMMENT'渠道',

`read_count`int(11)DEFAULT'0'COMMENT'浏览数',

`like_count`int(11)DEFAULT'0'COMMENT'点赞数',

`collect_count`int(11)DEFAULT'0'COMMENT'收藏数',

`comment_count`int(11)DEFAULT'0'COMMENT'评论数',

`share_count`int(11)DEFAULT'0'COMMENT'分享数',

`is_top` tinyint(1)DEFAULT'0'COMMENT'是否置顶：0.否 1.是',

`status`int(11)DEFAULT'0'COMMENT'0. 审核中 10. 推荐 20. 下架',

`hot_int`int(11)DEFAULT'1'COMMENT'热度初始值',

`gravity`int(11)DEFAULT'1'COMMENT'热度重力衰减值',

`audit_time`int(11)DEFAULT'0'COMMENT'审核时间',

`remark` text,

`create_time`int(11)DEFAULT'0'COMMENT'创建时间',

`delete_time`int(11)DEFAULT'0',

`update_time`int(11)DEFAULT'0',

PRIMARYKEY(`id`)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=107DEFAULTCHARSET=utf8mb4;

3. 代码

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publicstaticfunctiongetList($map,$page= 1,$size= 20)

{

// 数据指标权重配置

$wcfg= [

'like_weight'=> 4,

'collect_weight'=> 3,

'comment_weight'=> 1

];

$timeUnit= 3600;// 单位小时

$where[] = ['delete_time','=', 0];

$map=array_merge($where,$map);

// 单位小时内，点赞/收藏/评论越多热度越高，发布越久热度越低

$alog="(like_count*%s+collect_count*%s+comment_count*%s+hot_int)/pow((UNIX_TIMESTAMP(NOW())-create_time)/%s, gravity)";

$hotIndex= sprintf($alog,$wcfg['like_weight'],$wcfg['collect_weight'],$wcfg['comment_weight'],$timeUnit);

$field= ["id, hsvn,type,user_id,video_url,img_url,content,market_goods_id,

like_count,collect_count,address_id,comment_count,share_count,create_time,$hotIndexashot_index"];

$list= self::field($field)

->json(['img_url'], true)

->with([

'user'=>function($query) {

$query->withField('id, nickname, mobile, avatar');

},

'marketGoods'=>function($query) {

$query->withField('id, content,freight,user_id');

},

'address'=>function($query) {

$query->withField('id, mername');

}

])

->where($map)

->page($page,$size)

->order("hot_index desc")

->select();

return$list;

}

用户推荐

推荐用户，大部分是放在App里的个人中心感兴趣用户模块。有的是给用户推荐授权的通讯录好友，有的是根据行为数据，通过给用户打标签，再推荐与自己标签相似的用户等等方式。而我这里的用户推荐是放在发布视频的用户面板里，本来我想通过协同过滤的相似用户来做，由于数据太有限，加之我们业务本身就不能查看用户关注列表和粉丝列表，所以就暂时用了一个折中的方法，给用户推荐创作者关注的关注。

根据当前面板用户关注的用户里挑出粉丝数最多的前十个，然后再从这十个里分别挑出他们关注用户里粉丝最多的前十，最后合并去重，也就是给自己推荐打开用户关注的关注里粉丝最多的那批人。

1. 表结构

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CREATETABLE`hhyp_user_attention` (

`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,

`user_id`int(11)NOTNULLDEFAULT'0'COMMENT'用户id',

`comcemed_user_id`int(11)NOTNULLDEFAULT'0'COMMENT'关注的用户id',

`create_time`int(11)DEFAULT'0'COMMENT'创建时间',

`status`smallint(3)NOTNULLDEFAULT'0'COMMENT'关注状态 0未关注 1已关注',

`update_time`int(11)DEFAULT'0'COMMENT'更新时间',

PRIMARYKEY(`id`)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=352DEFAULTCHARSET=utf8mb4;

2. 代码

通过查询子查询里指定用户里粉丝最多的前十人(分组排序)，然后递归往前查询就形成关注链条，最后再合并查询结果。其实这个也很看数据的，当我真正把这个方法放上去的时候，会发现很多面板里没有用户推荐的数据，因为很多用户根据就没关注几个人。

所以通过深度学习或者协同过滤做用户推荐可能要等待一段时间，等用户行为数据产生差不多的时候，我再出一下协同过滤的用户相似度推荐吧。

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// 关注链列表

publicstaticfunctiongrandadList($userIds= [], &$allList= [], &$level= 1)

{

$field= ["comcemed_user_id, count(*) as fans_count, {$level} as level"];

$list= self::field($field)

->where('comcemed_user_id','in',function($query)use($userIds) {

$query->table('hhyp_user_attention')

->where('user_id','in',$userIds)

->where('status','=', 1)

->field('comcemed_user_id');

})

->where('status','=', 1)

->group('comcemed_user_id')

->order('fans_count desc')

->limit(10)

->select()

->toArray();

if($list&&$level< 4) {

$level++;

$comcemedUserIds= array_column($list,'comcemed_user_id');

$list= self::grandadList($comcemedUserIds,$list,$level);

}

$list=array_merge($allList,$list);

return$list;

}

以上就是使用PHP MySQL实现数据量小的内容推荐方法的详细内容

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