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关于内容推荐算法实现

内容推荐的需求,需要寻找路径
比如,用户,好友,帖子,这顶点之间,联系是用户和帖子的喜爱度,用户和好友间有亲密度,那路径就是从一个用户出发,找出亲密度好友中喜爱度最高的那些帖子推荐top 之类的,在这里面可以实现吗,遍历算法需要关系上属性值进行判断

可以参考这个

所以目前,直接使用nGQL oltp查询是做不到上面的需求吗,需要自己编写计算逻辑,通过graphx 后台离线跑吗

Match (a)-[e:like]->(b)
return b
order by e.likeness
limit 1
可以按亲密度 找出最好的好友, 然后查看好友的帖子

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这个帖子对你可能也有帮助: schema设计问题

这个可以的啊。直接oltp搞。

  1. 用户找好友 go from
  2. 好友喜好帖子 go from
  3. top 或者 group by + order by

这几个都可以的。

1赞

以上还可以结合pipe一起写,如果你有场景,我可以帮你写query

嗯,其实想这个路径寻找类似于最短路径,毕竟你第一步先限定好感度最高的好友top 10,再去根据这些好友去遍历喜爱度top10,但图整体的遍历来看,总会有概率会漏,同时综合好感度和喜爱度排名的话,可能那些需要推荐的帖子并不是从一开始的top 10好友来的

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