实现相关文章推荐功能通常需要使用更高级的推荐系统算法，对于查询到的相关文章，需要计算它们与当前文章的相似度。相似度可以根据文章的内容、标题、标签等属性进行计算。可以使用文本相似度算法（如余弦相似度、Jaccard相似度等）或基于内容的推荐算法来计算相似度。
假设有一个包含文章信息的数据库表 articles：
CREATE TABLE articles (
id INT PRIMARY KEY,
title VARCHAR(255),
content TEXT
);
INSERT INTO articles (id, title, content) VALUES
(1, 'Article 1', 'Content of Article 1'),
(2, 'Article 2', 'Content of Article 2'),
(3, 'Article 3', 'Content of Article 3'),
-- Add more articles as needed
;
计算内容的相似度：
<?php
function calculateEuclideanDistance($vector1, $vector2) {
$sum = 0;
foreach ($vector1 as $key => $value) {
if (isset($vector2[$key])) {
$sum += pow($value - $vector2[$key], 2);
}
}
return sqrt($sum);
}
// 假设用户已经浏览了一些文章
$userPreferences = [
1 => 5, // User likes Article 1
2 => 3, // User likes Article 2
];
// 获取其他文章
$otherArticles = [
3 => 'Content of Article 3',
// 根据需要添加更多文章
];
// 计算与用户偏好相似的文章
$similarities = [];
foreach ($otherArticles as $articleId => $content) {
// 计算文章与用户偏好的相似性
$articleVector = [$articleId => 1];
$distance = calculateEuclideanDistance($userPreferences, $articleVector);
$similarities[$articleId] = $distance;
}
// 按相似性降序排序
arsort($similarities);
// 获取排名前几的相关文章
$numberOfRecommendations = 5;
$recommendations = array_slice($similarities, 0, $numberOfRecommendations, true);
// 输出相关文章
foreach ($recommendations as $articleId => $similarity) {
echo "Article ID: $articleId, Similarity: $similarity\n";
}
这只是一个简单的示例，实际上，可能需要更高级的算法和更复杂的数据结构，例如矩阵分解（Matrix Factorization）或使用专业的推荐系统库。此外，上述示例仅考虑了用户喜好，实际情况中可能还需要考虑文章的内容相似性等因素。
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