请大家进来一起讨论下网页中“相关资源”和“喜欢这个也喜欢”的设计

不知道我说清楚了没有，现在好多网站上面都有浏览内容的站内“相关资源”，还有一个“喜欢这个的人也喜欢”这些功能，这种算法是怎么样的？要怎么去实现这种功能？

我能想到的是同过Lucene实现通过标题进行相关资源的检索。
“喜欢这个的人也喜欢”这个功能，我不知道怎么设计。

想请问大家在面对这种功能需求的时候。会怎么来考虑？

我想到的是
1.对同一个人的访问进行记录。
2.建一个关连表。A－B

我也是这样考虑的，记录一个人的访问记录，这样是通过资源找到访问的人们，但是怎么再去通过这些人去找相关资源，对这些资源排序呢？

这是一个比较复杂的算法问题。

“相关资源”应该是一个分类问题，需要用到Lucene的知识，定义样本，然后分别比较与样本相比的相似度，相似度越高的，应该被归为同类的。

“喜欢这个的同样喜欢那个”其实是对用户的受众进行分析。这个就复杂了，需要建立一些分析参数，例如：性别、年龄、职位等，当然还包括内容点击量等。然后后台进行统计，隔离出某个内容的受众人群，这样就可以进行反向查找了。

我没说清楚
我说的表结构是这样的

userid,bookid
每个人在第一次访问这本书就加入这么一条记录
如果再访问就不加入记录

之后select (*) from bookuser
如果值不大于100的话
Select bookid ,count(bookid) as book from bookuser where userid in(select username from bookuser) group by bookuser order by book

如果人数不多的话确实可以这样做，但是像豆瓣这些网站应该不是这样实现的，用户数量上来之后就无法查询出结果了。

现在还不考虑那么多的因素，只考虑用户的点击。能不能说的详细一点。谢谢

找个豆瓣的同学问下就知了，其实就是个分析模型，可以很简单，也可以很复杂，看要达到什么样的效果了。

晚上作一次
之后存在缓存中去

把数据总结一下
把其它的刻盘清空

谢谢 抛出异常的爱，这个方法暂时先不考虑。如果实在没有其他办法的话，可以这样实现。