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私はプログラミングコレクティブインテリジェンスを研究してきましたが、アイテム間の推奨を行うためのアルゴリズムはこれまでのところわかりましたが、実際のデータベースバックアップシステムを作者の説明から外す方法に悩まされています。私はacts_as_recommendableを見つけましたが、私が知ることから放棄されたように見えます。ブール型データ用のアイテム間アイテム推奨エンジンデータベースの設計？
ユーザー：
ID
ユーザ名
ブックマーク：
私は思ったんだけど何は、のは、私はそうのようにレイアウトされたデータベースを持っているとしましょうです
id
URL
UserBookmarks：
のuser_id
は今のアルゴリズムを見て
（シンプル、ユーザーが多くのブックマークを持つことができ、ブックマークは多くのユーザーを持つことができます）
をbookmark_idこの本のDeliciousの例では、URLにブックマークを付けたユーザーと、持っていないユーザー1000ユーザーシステムを持つ新しいブックマークが1000個の新しいデータベースレコードを必要とするため、明らかにデータベースにはあまり役に立たない。それとも私はここで何かを得ていないのですか？
上記のデータベーススキーマを追加して、Programming Collective Intelligenceのおいしいリンク推奨アルゴリズムごとにブックマークの推奨事項を計算する方法を教えてください。
私は理想的には1時間ごとにブックマークの類似性を計算して、ページロード時に推奨されるURLをデータベースに照会するのが理想的です。これはRailsの標準的なmysqlバックアップシステムで可能ですか？
ありがとうございます。