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python - 从 MongoDB 计算斜率一的差异

coder 2023-10-31 原文

我的训练数据库中有 3 个集合——用户、企业和评论。我想使用斜率一来预测其他项目的评级，但我不确定如何最好地从 MongoDB 收集企业之间的评级差异。

我在评论集合中有 200,000 个评分，我只想比较具有共享类别的企业。因此，我找到了所有对这些类别下的企业有评论的用户。 

business = businesses.find({'categories':{"$in" : business_categories}},{'business_id'})

for biz in all_businesses:
    biz_list.append(biz['business_id'])
reviews = training_reviews.find({'business_id':{"$in" : biz_list}})

for review in reviews:
    review_list.append(review['user_id'])

available_users = users.find({'user_id':{"$in": review_list}})

一旦我有了我的用户，我需要建立一个包含他们所有评分的矩阵，这样我就可以计算每个企业之间的差异。我的最小尺寸矩阵将是 10k x 10k，并且因为我将针对我提出的每项建议设置多个类别，所以我必须针对每项建议重做。

有没有一种在 python 中执行此操作的有效方法？导出所有企业的评级矩阵然后从中预测评级会更好吗？

谢谢。

最佳答案

我想说，如果您正在寻找效率，您应该尝试将所有相关信息放入评论集合中的嵌入式文档中。

这意味着您可以在 MongoDB 中聚合

参见 Model One-to-Many Relationships with Embedded Documents用于讨论使用嵌入式文档而不是规范化进行建模 和一般主题 Data Models

关于python - 从 MongoDB 计算斜率一的差异，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/18050637/

MongoDBpythonsectionbusiness评级recommendation-enginecollaborative-filtering

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