你可以這樣做 首先在資料庫裡新增一個欄位 使用者每搜尋一次就增加一次，然後根據這個排序，剩下的其實就好簡單了

這個應該不難吧，如果是自己開發的部落格系統，系統所有資料我們都是有的，我們需要做的就三步：

1 要做到系統使用者留痕

2 標籤與資源庫對應

3 使用者與喜愛的標籤對於

4 具備文章推送的功能

這個就根據使用者的使用習慣，並記錄。

例如：喜歡看動漫的，他就會看動漫文章，前期自動打上初步的搜尋和檢視的文章標籤，後續系統根據這些標籤查詢使用者是否經常訪問這一類標籤即可。

個人感覺，可以這樣實現：

1.為部落格系統內釋出的文章，增加標籤屬性，可以是一個或多個。

2.記錄使用者搜尋的標籤及其出現的頻次

3.有了兩個資料後，就可以匹配推薦了。

可以按照以下思路來做：

建立文章標籤庫。因為文章標籤極易重複，所以建立一個文章標籤庫，所有的文章共享一個標籤庫的辦法可能好一些。給所有的文章貼上合適的標籤，這個步驟可以放到釋出文章的時候增加設定標籤的功能。如果已經有很多歷史文章了，那就只能先建立好標籤，然後利用程式篩選出有帶標籤關鍵字的文章，然後打上標籤建立使用者搜尋關鍵詞庫，蒐集使用者每次搜尋時輸入的關鍵字。因為使用者輸入的內容通常是不固定的，或者很隨意的。所以在使用者搜尋關鍵字與標籤庫建立起關聯的時候，可能需要用關鍵字包含標籤來判斷，而不是關鍵字=標籤。以上幾個步驟做完了以後。使用者每次搜尋內容的時候，後臺都可以記錄到使用者搜尋的內容跟哪些標籤更加貼近。從而推測使用者可能會喜歡帶有哪些標籤的文章。推薦的時候就有針對性了

作為一名軟體系統開發工程師給你的建議：

1、根據博主文章內容系統自動抓取關鍵字作文章屬性標籤庫，建立一個標籤索引庫，以便使用者快速檢索展示給使用者。

2、根據使用者經常瀏覽網站內容習慣用cookie技術抓取客戶瀏覽習慣和重點內容愛好等建立使用者屬性標籤，系統根據這些內容自動推送相關內容給客戶。

3、根據使用者搜尋關鍵詞建立搜尋內容庫，根據部落格文章系統內容標籤和使用者瀏覽習慣自動匹配推送內容給使用者。

實際的推薦系統比較複雜，但我們做個簡單的就很容易了。

1. 先對文章進行分詞，提取出有代表意義的關鍵詞作為文章的標籤。

2.跟蹤使用者的搜尋內容。

3.根據使用者搜尋的關鍵詞，搜尋意義接近的標籤，找到帶有這些標籤的文章。