1樓：
剛試了試SQL好像可以。Redis是Key-Value型資料庫，我不知道能不能做這種事情。
首先要把商品和商品的Tag存到乙個表裡，每個商品的每個Tag都存作乙個記錄。假如你有三個商品，商品編號分別為1，2，3，商品1有6個Tag，分別為20，22，24，26，28，30，商品2有3個Tag，分別為28，30，32，商品3有2個Tag，分別為30，40，那麼你存這些資訊的表就應該是下面這樣：
Table 1
ID ItemID Tag
1 1 20
2 1 22
3 1 24
4 1 26
5 1 28
6 1 30
7 2 28
8 2 30
9 2 32
10 3 30
11 3 40
接下來可以通過self join和count解決你的問題，假如說你希望檢視所有商品和1商品的相似度，你可以先把和商品1有同樣Tag的商品和它們相同的所有Tag查詢出來，再做乙個計數，最後排序。
SQL語句是這樣：
SELECTt1.
ItemID
,Count(t1
.Tag)AS
Similarity
FROM
Table1
ASt1
,Table1
ASt2
WHEREt1.
Tag=t2.
TagANDt2.
ItemID=1
GROUP
BYt1
.ItemID
ORDER
BYCount(t1
.Tag
)DESC
;結果如下：
ItemID Similarity
1 62 2
3 1如果要和其他商品比較就修改AND那行的資料即可。
2樓：Xi Yang
瀉藥。redis是啥我根本不知道，MYSQL也僅限於了解select什麼的基本操作。
不過這個問題和一些生物資訊問題其實很像，你可以參考一下：把儲存的商品預計算乙個無根樹。
首先利用那些tag定義商品的兩兩距離。
然後就可以建樹了，比如用粗鄙的Neighbor joining演算法，或者更粗鄙的UPGMA演算法。
然後在尋找相似商品的時候，就光按照這個預計算的樹來找；或者先沿著這個樹進行粗鄙的找，然後再用別的代價更高的方法進行精確的找。
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