[摘要]+-----------+--------------------------+通过以上SQL,可以一次性查询所用文章，极其对应的所有tag在PHP，我们可以把tags变成数组。有了这个的返回结果，...
+-----------+--------------------------+通过以上SQL,可以一次性查询所用文章，极其对应的所有tag
在PHP，我们可以把tags变成数组。 有了这个的返回结果，就比较好办了，接下去的工作就是去应用jaccard相似度这个算法了，具体就看代码吧。 /**
* [更据指定文章返回相似的文章推荐]
* @param $articleid 指定的文章ID
* @param $top 要返回的推荐条数
* @return Array 推荐条目数组
*/
function getArticleRecommend($articleid, $top = 5){
if($cache = CacheHelper::getCache()){
return $cache;
}
try{
$articleid = intval($articleid);
$m = new TagMapModel();
$all_tags = $m->getAllGroupByArticleId();//调用上面的函数返回所有文章的tags
$finded = $all_tags[$articleid];//因为上面是包含所有文章了，所以肯定包含了当前文章。
unset($all_tags[$articleid]);//把当前文章从数组中删除，不然自己和自己肯定是相似度最高了。
$jaccard_arr = []; //用于存相似度
foreach ($all_tags as $key => $value) {
$intersect =array_intersect($finded, $value); //计算交集
$union = array_unique(array_merge($finded, $value)); //计算并集
$jaccard_arr[$key] = (float)(count($intersect) / count($union));
}
arsort($jaccard_arr); //按相似度排序，最相似的排最前面
$jaccard_keys = array_keys($jaccard_arr);//由于数组的key就是文章id,所以这里把key取出来就可以了
array_splice($jaccard_keys, $top);//获取前N条推荐
//到这里我们就已经得到了，最相似N篇文章的ID了，接下去的工作就是通过这几个ID,从数据库里把相关信息，查询出来就可以了
$articleModels = new \Api\Model\ArticleModel();
$recommendArticles = $articleModels->getRecommendByTag($jaccard_keys);
CacheHelper::setCache($recommendArticles, 604800); //缓存7天
return $recommendArticles;
} catch (\Exception $e) {
throw new \Exception("获取推荐文章错误");
}
} 相关推荐： PHP简单实现“相关文章推荐”功能的方法 以上就是基于Tags实现内容推荐的方法（代码）的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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