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저는 Programming Collective Intelligence를 연구 해왔고 항목 별 권장 사항을 수행하기위한 알고리즘은 지금까지 충분히 이해가되었습니다. 그러나 저자가 묘사 한 내용에서 실제 데이터베이스 백업 시스템을 만드는 방법에 지금 당황했습니다. acts_as_recommendable을 찾았지만 내가 알 수있는 것으로부터 버려진 것 같습니다.부울 데이터에 대한 항목 - 항목 별 권장 엔진 데이터베이스 디자인?
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내가 궁금한 건 무엇는이 전과 같이 배치 데이터베이스가 있다고 가정 해 봅시다이다
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이 (단순, 사용자가 많은 북마크를 할 수 있습니다 북마크 많은 사용자를 가질 수 있습니다)
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USER_ID 이 책의 Delicious example에서 URL을 북마크에 등록한 사용자와 없는 사용자. 1,000 개의 사용자 시스템을 가진 하나의 새로운 책갈피에 1000 개의 새로운 데이터베이스 레코드가 필요하기 때문에 분명히 데이터베이스에는 전혀 도움이되지 않습니다. 아니면 여기서 뭔가를 얻지 못하겠습니까?
프로그래밍 집단 지능의 맛있는 링크 권장 알고리즘에 따라 책갈피 권장 사항을 계산할 수 있도록 위 데이터베이스 스키마를 어떻게 추가 하시겠습니까?
나는 시간별로 북마크 유사성을 계산하고 페이지로드시 추천 URL에 대해 데이터베이스를 쿼리하는 것이 이상적입니다. 레일스에서 표준 MySQL 백업 시스템을 사용할 수 있습니까?
미리 감사드립니다.