MongoDB聚合索引在实际开发中的应用场景-数据挖掘和推荐

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ID
• product_id：商品ID
• purchase_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：

代码语言：javascript复制

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：

代码语言：javascript复制

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。

mongodb

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