要使用文档数据库构建推荐系统，首先需要构建数据结构来捕获用户偏好和项目特征，然后使用查询模式生成推荐。文档数据库如 MongoDB 或 Couchbase 存储灵活的、类似 JSON 的文档，非常适合表示用户配置文件（例如，喜欢的项目、浏览过的内容）和项目元数据（例如，标签、类别）。例如，用户文档可能包含字段，如 user_id、liked_movies（电影 ID 数组）和 preferred_genres，而电影文档可以包含 title、genres 和 tags。这种无模式设计允许在用户行为或项目属性发生变化时轻松更新数据。
推荐通常使用协同过滤、基于内容的过滤或混合方法生成。在文档数据库中，协同过滤可能涉及查询具有相似交互历史的用户。例如，找到喜欢与目标用户相同电影的用户，并推荐这些用户也喜欢的电影。基于内容的过滤使用项目属性：如果用户偏好科幻电影，则查询带有“科幻”标签的电影，并按受欢迎程度或发布日期排名。混合方法结合了这两种方式——例如，使用协同过滤找到相似用户，然后按内容标签过滤结果。为了提高性能，可以预计算嵌入（例如，项目描述的 TF-IDF 向量）并将其存储在文档中，以便使用数据库原生的向量操作或像 MongoDB 的 $dotProduct 这样的扩展进行快速相似性搜索。
实现涉及索引、查询优化和缓存。在 liked_movies 或 tags 等字段上创建索引以加快查找速度。例如，在 MongoDB 中，使用聚合管道匹配具有重叠 liked_movies 的用户，展开数组，然后按共同项目分组。对于基于内容的推荐，在 genres 上使用文本索引或在预计算嵌入上使用向量索引。为了处理实时更新，当发生新交互时触发后台作业刷新用户推荐。将频繁的推荐缓存在文档数据库本身中（例如，在用户文档内的 recommendations 数组中存储前 10 个建议）以减少查询延迟。像 Redis 这样的工具也可以为高吞吐系统缓存热门推荐。