设计 MySQL 推荐系统表结构，核心是围绕用户行为、物品信息和推荐结果进行建模。重点在于高效记录用户偏好、支持快速查询与扩展。以下是实用的表结构设计方案。
1. 用户行为表（user_behavior）
记录用户对物品的交互行为，是推荐系统的基础数据来源。
字段说明：- user_id：用户唯一标识
- item_id：物品唯一标识
- behavior_type：行为类型（如点击、收藏、购买、评分）
- score：评分值（可选，用于协同过滤）
- timestamp：行为发生时间
- duration：停留时长（视频/文章场景适用）
建议为 (user_id, item_id, behavior_type) 建立联合索引，按时间分区提升查询效率。
2. 物品信息表（item_profile）
存储物品的元数据，用于内容-based 推荐或特征工程。
字段说明：- item_id：主键
- title：标题
- category：分类标签
- tags：关键词标签（可用 JSON 存储）
- publish_time：发布时间
- author/brand：作者或品牌
- embedding_vector：向量化表示（可单独建表）
根据业务需求添加全文索引或对 category 建普通索引。
3. 用户画像表（user_profile）
保存用户的静态属性和动态兴趣标签。
字段说明：- user_id：主键
- age、gender、location：基础属性
- interest_tags：兴趣标签（JSON 或单独标签关联表）
- last_active_time：最后活跃时间
- preferred_categories：常浏览分类
可用于基于人群的推荐或冷启动策略。
4. 推荐结果表（recommendations）
缓存实时或离线生成的推荐列表，提升访问速度。
字段说明：- user_id：目标用户
- rec_list：推荐物品 ID 列表（JSON 格式）
- strategy：推荐策略（如“协同过滤”、“热门榜单”）
- generate_time：生成时间
- expire_time：过期时间
可按 user_id 分区，定期更新避免重复计算。
基本上就这些。实际使用中可根据场景简化或扩展，比如加入反馈表记录推荐点击情况，优化模型效果。关键是保证行为数据完整、查询高效，同时预留扩展空间。不复杂但容易忽略的是索引设计和数据生命周期管理。
