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我尝试阅读大量文章，试图了解将关联分析（可能是购物篮分析）纳入我的系统的第一步应该是什么。他们都深入到算法的实现中，但没有人首先谈论如何存储数据。如果有人能给我一些我可以开始的开始指针或文章链接，我将非常感激。

我要实现的第一件事是跟踪用户点击并根据跟踪的数据提供建议。例如，用户点击了链接 A，随后点击了链接 B 和链接 C。我可以使用相关的元数据（用户、用户组织、用户角色等）来跟踪此活动

我不希望它仅限于链接。将来，我想在系统中添加一些类似的用例，并让它变得更智能。例如，如果用户为字段 A 和 B 设置特定值，他/她很可能会<bla>为字段 C设置值。

我的系统一天可能会生成数千个这样的数据点（例如用户点击、字段选择等）。

以下是我的问题：

  1. 我应该如何存储我的数据？Go SQL 或 No SQL（我简要地研究了 Mongo DB，它看起来很有希望）

  2. 我应该使用什么工具来执行关联分析？我可以使用任何开源工具吗？

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  1. 看情况。你的数据适合 NoSql 数据库吗？要回答这个问题，最好阅读 CAP Theorem 及其案例研究：https ://en.wikipedia.org/wiki/CAP_theorem或http://robertgreiner.com/2014/06/cap-theorem-explained/ 。有时您需要一致性（取决于您的数据）和可用性 => 以便最好使用像 Mysql 这样的关系数据库（尝试阅读案例研究并分析您的数据以选择最佳工具）

  2. 有大量的开源库，但我认为最好先阅读一些概念和算法。尝试搜索Apriori、ECLAT、FP-GROWTH算法并获取它们的概念。然后您可以选择一个工具或自己编写代码。一些有用的工具（取决于您的编程语言）：

Python：https ://github.com/asaini/Apriori、https : //github.com/enaeseth/python-fp-growth、https : //github.com/enaeseth/python-fp-growth/blob/master/ fp_growth.py

PHP：https ://github.com/sigidhanafi/fp-growth-php

JAVA：https : //github.com/goodinges/FP-Growth-Java，http: //www.philippe-fournier-viger.com/spmf/

您也可以使用 Spark：https ://spark.apache.org/docs/1.1.1/mllib-guide.html

于 2016-07-18T14:31:02.640 回答