TG 机器人源码怎么添加用户兴趣标签管理与推荐功能？

给TG机器人加兴趣标签管理和推荐功能，可以这么做：

1. 用户注册或互动时，让他主动选几个标签，比如科技、娱乐这些，也可以自己输入新标签。

2. 源码里建个数据库表，专门存用户ID和对应标签，每次更新兴趣都同步改表。

3. 推荐内容前，先查这个用户有哪些标签，从百科库里捞相关文章推给他。

4. 后续还可以加个反馈机制，比如用户点了「不感兴趣」，就把这条内容对应的标签权重调低。

技术上可以用Python的TeleBot库配合SQLite或MongoDB搞定，逻辑不复杂，关键在于标签和内容的匹配设计。

首先在TG机器人中加入兴趣标签系统。

推荐流程可以这样设计：

1. 用户添加标签（如“科技”、“娱乐”），可通过按钮或指令收集；

2. 将兴趣存入数据库（如MongoDB或PostgreSQL）；

3. 内容发布时也打上标签；

4. 推送内容前匹配用户的兴趣标签，用简单的规则引擎过滤内容；

5. 通过Telegram Bot API发送消息。

注意用户体验，不要让用户填太多内容。可以先设置默认标签，再让用户修改。

此外，推荐算法可先用基础规则匹配，后期再考虑引入协同过滤或机器学习优化。但初期不必太复杂。

给TG机器人加兴趣标签管理与推荐功能，可以这么做：

1. 用户设置标签

用 `/addtag 科技` 这种命令添加兴趣，存数据库。

2. 内容打标签

每篇文章或百科条目也带标签，比如 `#娱乐`、`#科技`。

3. 推送匹配内容

用户发 `/recommend` 时，从数据库找匹配的标签内容推给他。

4. 数据库选型

SQLite 或 MongoDB 都行，结构简单，适合小项目。

5. 自动化推荐

定时任务轮询用户标签，定期推送新内容。

代码方面，Python + Pyrogram 或 TeleBot 都可以实现，核心是标签匹配逻辑。关键是标签体系要设计好，推荐才精准。

推荐功能做起来不难，关键是标签系统的设计，这块可以先从小范围测试优化。