Хранить и искать наборы (со многими возможными значениями) в базе данных (из Java)

Хорошо, это похоже на то, что фактическое хранилище не является проблемой, но вы хотите создать систему предложений, основанную на симпатиях/антипатиях.

Дело в том, что вы можете хранить все, что захотите, даже в SQL, большинство SQL RDBMS будут достаточно хороши для вашего хранилища данных, но вы, конечно же, можете использовать все, что захотите. Дело в том, что никакое SQL-решение (которое я знаю) не даст вам хороших результатов. Вещь, которую вы ищете, - это система предложений, основанная на искусственном интеллекте, и лучшая для распределенных систем, где у них много реализованных библиотек, - это Apache Mahout.

Согласно тому, что Ive узнал об этом до сих пор, он может делать то, что вам нужно в основном из коробки. Я знаю, что он основан на Hadoop и Yarn, но Im не уверен, что вы можете импортировать данные из любого места, где хотите, или иметь его в HDFS.

Другой вариант - реализовать алгоритм машинного обучения самостоятельно, который будет работать только на одной машине, но вы просто не получите желаемые результаты с помощью простого запроса в любой системе sql.

Причина, по которой вам нужны алгоритмы машинного обучения и запрос с некоторыми номерами, в большинстве случаев не будет достаточным, - это разнообразие пользователей, с которыми вы сталкиваетесь... Что делать, если у вас есть пользователь B, который любил/не любил все, что у него общего с пользователем A то же самое - но охват составляет всего 15%. С другой стороны, у вас есть пользователь C, который очень похож на A (хотя не на 100%, направления практически одинаковы), а C отмечен более 90% вещей, которые также отмечены A. В этом сценарии C намного ближе к A, чем B, но B имеет 100% охват. Есть много других сценариев, где большинства простых процентов не будет достаточно, и поэтому многие компании, у которых есть системы предложений (Amazon, Netflix, Spotify,...), используют Apache Mahout и аналогичные системы, чтобы это сделать.