質問: ブール値のデータに対するRailsアイテム間の推奨エンジンデータベースの設計 私はProgramming Collective Intelligenceを勉強してきましたが、アイテム間の推奨事項を行うためのアルゴリズムはこれまでのところ私には十分理解していますが、実際のデータベースバックアップシステムを作者の説明から外す方法が残っています。私はacts_as_recommendableを見つけましたが、私が知ることから放棄されたように見えます。 私が思っているのは、データベースをレイアウトしたようなものです。 **ユーザー:** id ユーザー名 **ブックマーク:** id URL **UserBookmarks:** ユーザーID bookmark_id (シンプルなユーザーは多数のブックマークを持ち、ブックマークは多数のユーザーを持つことができます) この本のDeliciousの例のアルゴリズムを見てみると、URLにブックマークを付けたユーザーとそうでないユーザーの両方のレコードがあるようです。 1000ユーザーシステムを持つ新しいブックマークが1000個の新しいデータベースレコードを必要とするため、明らかにデータベースにはあまり役に立たない。それとも私はここで何かを得ていないのですか? 上記のデータベーススキーマにどのように追加して、Programming Collective Intelligenceのおいしいリンク推奨アルゴリズムごとにブックマークの推奨事項を計算することができますか? 私は理想的に1時間ごとにブックマークの類似性を計算して、ページロード時に推奨されるURLをデータベースに照会するのが理想的です。これはRailsの標準的なmysqlバックアップシステムで可能ですか? 前もって感謝します。
回答: 残念ながらこの分野の専門家はいませんが、Neo4J 、それは素晴らしいRailsをサポートするグラフデータベースです。私はそれをちょっと試してみましたが、それはかなり素晴らしいようです。