打造精准古诗词推荐系统：数据库设计与分析

打造精准古诗词推荐系统：数据库设计与分析

为了构建一个能够提供精准推荐服务的古诗词平台，一个设计良好的数据库至关重要。本文将详细介绍古诗词推荐系统的数据库设计，涵盖核心数据表及其关联关系，为实现个性化诗词推荐提供数据基础。

核心数据表

1. 诗人表 (Poet)

   • 诗人ID (PoetID) : 主键，唯一标识一位诗人
   • 姓名 (Name)
   • 生卒年月 (BirthDeath)
   • 籍贯 (Birthplace)
   • 简介 (Introduction)

2. 诗词表 (Poetry)

   • 诗词ID (PoetryID) : 主键，唯一标识一首诗词
   • 题目 (Title)
   • 作者ID (AuthorID) : 外键，关联诗人表
   • 朝代 (Dynasty)
   • 体裁 (Genre)
   • 内容 (Content)

3. 标签表 (Tag)

   • 标签ID (TagID) : 主键，唯一标识一个标签
   • 标签名称 (TagName)
   • 标签描述 (TagDescription)

4. 诗词-标签关联表 (Poetry_Tag)

   • 诗词ID (PoetryID) : 外键，关联诗词表
   • 标签ID (TagID) : 外键，关联标签表

5. 用户表 (User)

   • 用户ID (UserID) : 主键，唯一标识一位用户
   • 用户名 (Username)
   • 密码 (Password)
   • 注册时间 (RegistrationTime)

6. 用户-诗词收藏表 (User_Poetry)

   • 用户ID (UserID) : 外键，关联用户表
   • 诗词ID (PoetryID) : 外键，关联诗词表

7. 用户-标签偏好表 (User_Tag)

   • 用户ID (UserID) : 外键，关联用户表
   • 标签ID (TagID) : 外键，关联标签表
   • 偏好值 (PreferenceValue) : 用于记录用户对该标签的偏好程度，例如评分或权重

8. 用户-历史记录表 (User_History)

   • 用户ID (UserID) : 外键，关联用户表
   • 诗词ID (PoetryID) : 外键，关联诗词表
   • 浏览时间 (BrowseTime)

表格关联关系

以上数据表之间存在着紧密的关联关系，例如：

• 一位诗人可以创作多首诗词 (一对多关系)
• 一首诗词可以拥有多个标签，一个标签也可以对应多首诗词 (多对多关系)
• 用户可以收藏多首诗词，一用户也可以被多个用户收藏 (多对多关系)

数据库设计意义

通过以上数据表的设计和关联，可以实现：

• 高效存储和查询诗人、诗词、标签等信息
• 记录用户的收藏、偏好和浏览历史
• 分析用户行为数据，构建用户画像
• 基于用户画像实现精准的诗词推荐

总而言之，一个设计良好的数据库是古诗词推荐系统实现个性化推荐、提升用户体验的关键所在。