MongoDB聚合索引在实际开发中的应用场景-数据挖掘和推荐
原创
聚合索引在数据挖掘和推荐系统中也有很多应用。例如，假设我们有一个包含用户购买记录的集合 purchase，每个文档包含以下字段：
user_id：用户IDproduct_id：商品IDpurchase_date：购买日期quantity：购买数量
我们可以使用聚合索引来计算商品之间的相似度，以实现商品推荐功能。
首先，我们需要创建一个聚合索引：
db.purchase.createIndex({ "product_id": 1 })然后，我们可以使用聚合框架来计算商品之间的相似度：
db.purchase.aggregate([
{
$group: {
_id: "$user_id",
purchases: { $push: "$product_id" }
}
},
{
$lookup: {
from: "purchase",
localField: "purchases",
foreignField: "product_id",
as: "related_products"
}
},
{
$unwind: "$related_products"
},
{
$group: {
_id: {
product_id: "$product_id",
related_product_id: "$related_products.product_id"
},
count: { $sum: 1 }
}
},
{
$project: {
_id: 0,
product_id: "$_id.product_id",
related_product_id: "$_id.related_product_id",
count: 1
}
},
{
$sort: { count: -1 }
}
])上面的聚合操作将用户购买记录按照用户ID进行分组，然后通过 $lookup 操作将购买同一商品的用户关联起来，再通过 $group 操作统计每个商品和其它商品之间的购买次数。最后，通过 $sort 操作将结果按照购买次数降序排列，得到商品之间的相似度。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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