我想开发一个小型音乐库。我的目标是为用户添加建议的想法：
我的想法是在两种音乐之间创建一个链接，这些音乐定义为获得这两种音乐的用户百分比。如果这个百分比很高，我们可以向听第一个的用户推荐第二个。
在没有任何用户想法的情况下，我需要一些帮助来查找有关该类型数据库的文档。我必须将用户库与大量音乐进行比较。我发现它是基于项目的推荐。我过得好吗？
用户是听一首特定的歌曲还是将它放在他/她的库中可能会产生误导。很多时候，样本音乐会附带操作系统或音乐播放器，而用户只是不太在意将其删除，或者很多时候机器很难确定音乐和其他声音之间的区别。或者也许有人下载了一些音乐，因为它们在纸上看起来很有趣，或者出现在他们整体喜欢的专辑中，但他们实际上最终不喜欢那首歌，但又没有删除它。
有一次我设置 Windows Media player 随机播放我电脑上的所有音乐，令我惊讶的是，我听到了冲击音效，我以前从未听过的音乐（来自我从未听说过的艺术家，我没有听过的流派)，甚至 Windows 的点击声音也让我感到困惑，因为我没有点击任何东西。
我说了这么多是为了指出，你可能想要更多地考虑它，而不是哪些用户似乎在听相同的音乐。也许您可以让用户对他们听过的歌曲进行评分，并且不仅比较他们库中的歌曲，还比较他们对歌曲的评分。如果两个用户拥有所有相同的歌曲，但一个用户讨厌另一个用户喜欢的所有歌曲，反之亦然，那么他们真的没有相似的品味。
我将定义一个UDF，通过获取用户1拥有的每首歌曲并在用户2没有的情况下忽略它来比较两个用户的口味，但如果有，则从最大评级中减去他们的评级差异的绝对值，然后添加所有这些价值观在一起。
然后我会为每一对一个用户运行这个 UDF 并选择前几名，然后推荐他们高度评价的歌曲。
这将花费很长时间，特别是如果您有大量用户，那么您还可以做一个 Suggestors 表来存储每个用户最相似的用户，并通过更新（即截断然后重建）它以上过程每天，每周，每月，任何适合您的情况。建议功能（当用户使用时）将只需要检查用户的建议者的高评价歌曲，这将花费更少的时间，但会随着用户库的添加和更改而使事情保持最新。