Django文章标签推荐

在Django中实现文章标签推荐功能，可以通过计算文章标签的相似度来推荐其他文章。以下是一个简化的示例，展示了如何在Django模型中实现标签推荐：

from django.db import models
from django.contrib.contenttypes.fields import GenericRelation
from django.contrib.contenttypes.models import ContentType
from taggit.managers import TaggableManager
 
class Article(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100)
    content = models.TextField()
    tags = TaggableManager()
    recommendations = GenericRelation('Recommendation')
 
    def __str__(self):
        return self.title
 
class Recommendation(models.Model):
    content_object = models.ForeignKey(ContentType, on_delete=models.CASCADE)
    object_id = models.PositiveIntegerField()
    content_object = GenericForeignKey('content_object', 'object_id')
    reason = models.CharField(max_length=200)
 
    def __str__(self):
        return f"{self.content_object} - {self.reason}"
 
# 推荐相似标签的文章逻辑示例
from taggit.models import TaggedItem
 
def recommend_similar_tags(article):
    # 获取文章的标签
    tags = article.tags.all()
    # 查询具有相同标签的其他文章
    similar_articles = Article.objects.filter(tags__in=tags).exclude(id=article.id)
    # 计算推荐的原因，例如基于标签的相似度
    for similar_article in similar_articles:
        tags_in_common = TaggedItem.objects.filter(content_type=ContentType.objects.get_for_model(Article),
                                                   object_id=similar_article.id).intersection(article.tags.all())
        reason = f"基于共同的标签：{', '.join([tag.name for tag in tags_in_common])}"
        Recommendation.objects.create(content_object=article, reason=reason)

在这个示例中，我们定义了一个Article模型，它有一个tags字段来存储文章的标签，以及一个recommendations字段来存储推荐。recommend_similar_tags函数计算与指定文章具有相同标签的其他文章，并创建推荐关系。这个函数可以在文章查看的信号中触发，或者在文章保存后手动调用。