关于内容推荐算法实现

问答 问题
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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

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可以参考这个

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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

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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

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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。

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以上还可以结合pipe一起写，如果你有场景，我可以帮你写query

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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