我的网站提供了大量标记和分类的内容，我正在尝试创建一个强大的算法来使内容符合用户需求。用户可以选择他们最感兴趣的标签，并且与这些标签匹配的内容被给予更高的优先级。此外，内容可以被“喜欢”（将其优先推高），而时间衰减会将其推低优先级。因此，最终，用户应该看到与他们感兴趣的内容相一致的相对较新的内容，并且也受到其他用户的欢迎。
当前算法的工作原理如下：
- 从桌子上拉出所有物品
content。为每个项目分配 1 分。 - 检查
content_tags以user_tags查看从步骤 1 中提取的数组中是否存在匹配项。如果是，则将乘数应用于该项目的分数。 - 检查
content_likes每个项目有多少喜欢。根据此金额应用另一个乘数。 - 根据项目的时间衰减应用第三个因素。显然，旧物品比新物品受到更大的惩罚。
- 按总分排序。结果数组应该首先包含最相关的项目。然后，我可以简单地将这个数组缩减为 20 个左右的项目并将它们显示在页面上。
正如您可能知道的那样，这是一个缓慢的算法，它不仅必须运行查询来提取每一条内容，而且还必须运行单独的查询来检查content_tags、user_tags和content_likes。查询太多！
我想我的第一个问题是：我做错了吗？除此之外，您能想出任何方法来优化我上面总结的所有内容吗？该算法本身运行良好，假设项目和用户具有相关标签。但我担心当我的content桌子增长到几万件时，我会一团糟。
谢谢你的帮助！