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比如有三篇文章：A,B,C
A的标签有：apple,iphone,iphone4s
B的标签有：apple,ipod touch
C的标签有：apple,iphone
如果我现在查看A相关的文章时，B和C都有，但C的权重要高于B。
用一个比较愚笨的方法就是取出与包含A标签的所有文章，然后再遍历所有文章的标签与A的标签进行比对并分配一个权重的值， 再按权重值进行排序。
但是当数据达到一定量，比如一万条的时候，这个方法就见鬼了。想询问下有没有更好的方法，或是在DB端查询的时候就可以达到这个目的？
A的标签有：apple,iphone,iphone4s
B的标签有：apple,ipod touch
C的标签有：apple,iphone
如果我现在查看A相关的文章时，B和C都有，但C的权重要高于B。
用一个比较愚笨的方法就是取出与包含A标签的所有文章，然后再遍历所有文章的标签与A的标签进行比对并分配一个权重的值， 再按权重值进行排序。
但是当数据达到一定量，比如一万条的时候，这个方法就见鬼了。想询问下有没有更好的方法，或是在DB端查询的时候就可以达到这个目的？
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kafka0102 2012-05-09 21:02:43 +08:00
这个放到全文搜索会比较合适。。。
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virushuo 2012-05-09 22:04:58 +08:00
用余弦定理计算夹角，然后排序。这是相关度计算的办法，和搜索引擎计算页面相关是一样道理，只是你的tag等于已经做完了分词。
可以参考吴军06年发表在google黑板报的文章： http://www.googlechinablog.com/2006/07/12.html 和 http://www.google.com.hk/ggblog/googlechinablog/2006/06/blog-post_3066.html |
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