Нужно написать систему рекомендаций.

Есть пользователи, есть бренды, у каждого пользователя есть свой список брендов (таблицы users, brands, user_brands).

Нужно определять близких по "вкусу"/по "духу" пользователей. Скрипт, который просчитывает эту схожесть. Скрипт, который получает id юзера и возвращает список id рекомендуемых юзеров.

Можно использовать либо PHP/GoLang, MySQL/Postgres.

UPD:
Конечно же, задача не сводится к простому запросу, или перебору совпадений. Нужны какие-то умные математические расчеты. Что-то подобное описано, например, в этой статье: https://habr.com/ru/post/230155. Например, если у многих пользователей во "вкусах" есть и BMW и Gucci, то мы понимаем, что пользователю, у которого только Gucci можно и нужно рекомендовать тех, у которых только BMW, но с меньшим весом (коэффициентом). Соответственно на итоге нужно что-то вроде записей user_id, user_id, weight/coeff.

Скрипт просчета всех этих схождений можно, в общем то, в любом виде - потом его сами прикрутим к API, сделаем демона, из БД достанем, что нужно. Важно написать саму логику (функцию/класс), которая бы выполняла необходимую операцию (получала user_id, отдавала список id с весом).

Можно нагенерировать любые тестовые данные, главное - видеть, что скрипт адекватно выдает рекомендации.