文章内容相关性统计

文章内容相关性统计

左直拳

内容相关性我能想到的是比较两篇文章提取出来的标签。

每篇文章都可以提取出一些出现频率比较高的词语，就是标签，存放在数据库里。并且存放的时候已经按出现频率从高到低排列，频率高的标签保存在前面，低的在后面。假定标签表结构如下

PageTag

字段	含义	类型
Id		INT
TagId	标签ID	INT
PageId	文章ID	INT

则对于同一篇文章（PageId相同）来讲，出现频率高的标签，ID一定小于频率低的标签对应的ID。

比较的思路是，如果两篇文章，相同标签的频率越高，数量越多，则说明这两篇文章的相似度就越高。这好象涉及到一个叫“权重”之类的东西。不过我不知道什么叫权重。

找出某篇文章的相关文章的SQL语句如下：

SELECT a.PageId,SUM(b.Row) AS Weight FROM <place w:st="on"><city w:st="on">PageTag</city><state w:st="on"><span style="COLOR: blue">AS</span></state></place> a,

(SELECT TagId,ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY Id DESC) AS Row

FROM PageTag

WHERE PageId=某篇文章的ID) AS b

WHERE a.PageId<>某篇文章的ID

AND a.TagId=b.TagId

GROUP BY a.PageId

结果就可以将文章和相应的相似度列出来了。Weight越大，相似度越高。

主要用了ROW_NUMBER()，并且ORDER BY Id DESC，所以频率越高的，ROW就越大，最后合计的SUM（Row）AS Weight就越大。同时，如果两篇文章相同的标签很多，合计数也跟着大，所以这个Weight应该可以反映权重。

注：这种算法在实际应用中效果不佳，除了提取出来的标签准确度不是很高外，算法本身也不太完善。比如说，一篇文章很长，提取出来的标签有10几个，而短的文章有的只有2、3个，这时候，长文章的标签权重普遍大于短文章的，统计出来就有偏差。

抛出我的吊，来吸引您的玉。