Next Generation CMS :: Форум поддержки

Логически плагин состоит из 2х частей:
1. Расчёт похожести новостей
2. Отображение списка "похожих" внутри целевой новости

Похожесть
Обновление происходит в момент редактирования/добавления новости.
Для неё (и всех "похожих" на неё) происходит пересчёт таблицы индексов (ng_similar_index).
Функции:

		// Reset linked news
		plugin_similar_resetLinked($newsID);

		// Reset news with the same tags [ AFTER actual edit - new tags ]
		plugin_similar_reset($newsID);

Сама похожесть определяется в plugin_similar_repopulate(), inc/similar.php, строка ~118:

		$list = $mysql->select("select i.newsID, count(i.tagID) as cnt, n.title, n.editdate, n.postdate from ".prefix."_tags_index i left join ".prefix."_news n on n.id = i.newsID where (i.newsID <> ".db_squote($newsID).") and (i.tagID in ( select tagID from ".prefix."_tags_index where newsID = ".db_squote($newsID).") ) group by newsID order by cnt desc");

.. изменяя этот SQL запрос (или заменив его на более сложную логику) можно изменить логику определения степени похожести

Принцип выдачи описан в конфигураторе плагина:

ВНИМАНИЕ!
Это - первый этап реализации плагина. Плагин оценивает похожесть новости только по данным, предоставляемым плагином tags (облако тегов).
В будущих версиях появится возможность более сложного анализа.

При этом обрати внимание - есть поле dimension, которое позволяет использовать разные механизмы определения похожести.
dimension = 0 - текущий вариант (т.е. по тегам), остальные варианты не используются, при доработке плагина лучше воспользоваться этим полем - это позволит, к примеру, создать собственный принцип определения похожести и при этом сохранить структуру БД и обратную совместимость.

Отображение списка
similar.php, начинается с:

	function showNews($newsID, $SQLnews, &$tvars, $mode = array()) {

дальше всё очевидно и просто.

Переделка
Первое что приходит в голову - начать учитывать не только теги, но и "расстояние во времени" (разницу между временем публикации основной новости и "похожих" на неё) и ввести некий коэффициен.
К примеру, уменьшать степень похожести ("...order by cnt desc") на 10% за каждые 10 дней между новостями, тогда при совпадении 5 тегов, но с разницей в 30 дней новость будет менее "похожей" чем при совпадении 4 тегов, но разницей в 1 день.

Аналогично можно ввести какой-либо коэффициент за нахождение новости в той же категории....

В общем, дальше только полёт фантазии.
А после окончания фантазий нам остаётся только взять inc/similar.php, строка ~120:

		// Populate data for our news
		for ($i = 0; $i < min(count($list), $count); $i++) {
			$row = $list[$i];
			$mysql->query("insert into ".prefix."_similar_index (newsID, refNewsID, refNewsQuantaty, refNewsTitle, refNewsDate) values (".db_squote($newsID).", ".db_squote($row['newsID']).", ".db_squote($row['cnt']).", ".db_squote($row['title']).", ".db_squote(($row['editdate']>$row['postdate'])?$row['editdate']:$row['postdate']).")");
		}

		foreach ($list as $row)
			$affectedList [ $row['newsID'] ] = $row['newsID'];

и вписать сюда свой код (задав собственное значение dimension для полного счастья).