Question

我正在研究内容聚合工具的想法，其主要特征是客户端能够从用户向外跟踪“提示路径”以找到可能被用户重视的新内容。这些提示将代表自愿的比特币提示，可能微不足道。

目前，提示存储在跟踪“从”，“到”和“值”的表中。下面是我想要发生的一个例子，无论是完全使用mysql还是使用包含mysql的脚本。我已经提供了一个参考图表：

                    feed makeup from
feed makeup from    final iteration
first iteration|             |
               |             |
     My tips   | pool 1 tips |
  -----------------------------
   |  me to A  |  A to A.a   | 60% of final feed from A.a
   |   (80%)   |   (75%)     |
   |           |             |
   |           |             |
   |           |             |
   |           |             |
   |           |- - - - - - ---
   |           |  A to A.b   | 20% of final feed from A.b
   |           |   (25%)     |
  --- - - - - -----------------
   |  me to B  |  B to B.a   | 20% of final feed from B.a
   |   (20%)   |   (100%)    |
  -----------------------------

该工具会查看我提示的每个人，并发现我已经向A和B倾斜.80％的提示已经转到A，20％转到B.该工具会生成大量内容赞成来自A的内容，因为我向他倾斜了4倍而不是B.这是算法的第一次迭代。然后，我可以命令该工具执行下一次迭代以生成新的Feed，或者添加到此Feed中。（或者，mysql会同时执行N次迭代，但我不相信只用纯SQL就可以实现......）

要生成Feed的下一次迭代，该工具会查看第一次迭代生成的池发送的提示，再次加权以支持A 80％和B 20％（无论B是否已发送1000 mBTC总数和A仅总计2 mBTC）。它发现A的75％的提示已经转移到某个用户A.a，25％转到了另一个用户A.b.我们会说，B的100％提示已转向另一个用户，B.a。

该工具应该给我内容具有以下特征：A.a的内容应该填满我饲料的60％（80％* 75％）; A.b的内容应该占我饲料的20％（80％* 25％）;和B.a的内容应填写我剩余的20％的饲料（20％* 100％）。因此，所有内容的加权主要取决于我自己的小费习惯，其次是基于我倾斜的人的小费习惯，基本上是根据我已经表明过的人的价值预测 - - 我最喜欢的内容。

我熟悉很多mysql的基本操作，在我真正开始研究实现这一目标的方法之前，我只是觉得我可以找到一些聪明的SQL来实现我想要做的 - 但是现在我不太确定。

所以，首先，我是否正确地认为单独使用mysql无法实现这种操作？如果是这样，我如何编写构造每次迭代所需的SQL的算法，然后使用结果构造下一个查询，依此类推？

非常感谢任何帮助。如果事情没有意义，我会尽力澄清。提前感谢您提供的任何方向！

使用mysql从源用户跟踪“tip trail”

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