mongodb个性推荐算法

在当代互联网时代，推荐算法是非常普遍的应用，为用户提供个性化的推荐服务。其中，基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐等算法都在市场上较为常见。本篇文章将着重介绍如何基于 MongoDB 数据库实现个性化推荐算法。我们将一步步引导您如何利用 MongoDB 中的机器学习（Machine Learning）扩展库实现一个简单的推荐系统。

一、MongoDB 中的特征提取

从 MongoDB 3.4 开始， MongoDB 提供了一个名为 $redact 的聚合管道阶段，它使用 Redaction Expression 用于快速地从 BSON 文档中提取数据。

1. 创建测试数据集

首先我们需要创建一个测试数据集，并存储在 collection1、collection2 和 collection3 中。其中，collection1 存储用户的商品购买记录，collection2 存储商品的基本信息，collection3 存储商品的标签信息。

在 collection1 中存储了如下的用户商品购买记录。其中，每个文档代表一条购买记录，包括 user（用户 ID）、sku（商品 ID）和time（购买时间戳）三个字段。

{
    "user": "10001",
    "sku": "124558",
    "time": 1486687437
}

在 collection2 中存储了以下的商品基本信息。其中，每个文档代表一种商品，包括 sku（商品 ID）、title（商品名称）和price（商品价格）三个字段。

{
    "sku": "124558",
    "title": "Apple iPhone 7",
    "price": 5288
}

在 collection3 中存储了以下的商品标签信息。其中，每个文档代表一种商品的标签信息，包括 sku（商品 ID）和tag（标签）两个字段。

{
    "sku": "124558",
    "tag": "手机"
}

2. 特征提取

接下来我们需要从 collection1、collection2 和 collection3 中提取特征数据。其中，特征数据指的是包含用户、商品信息的文档，以便我们进行后续的推荐算法。

通过 MongoDB 的 $lookup