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聚合索引在數據挖掘和推薦系統中也有很多應用。例如，假設我們有一個包含用戶購買記錄的集合 purchase，每個文檔包含以下字段：

我們可以使用聚合索引來計算商品之間的相似度，以實現商品推薦功能。

首先，我們需要創建一個聚合索引：

db.purchase.createIndex({ "product_id": 1 })

然后，我們可以使用聚合框架來計算商品之間的相似度：

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 }  }])

上面的聚合操作將用戶購買記錄按照用戶ID進行分組，然后通過 $lookup操作將購買同一商品的用戶關聯起來，再通過 $group操作統計每個商品和其它商品之間的購買次數。最后，通過 $sort操作將結果按照購買次數降序排列，得到商品之間的相似度。

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責任編輯：Rex_15