Elasticsearchで検索アプリを作りました。アイテムには名前とフォロワー数があります。フォロワー数を使用してelasticsearchの結果を高めます。
例: 2 つのアイテムがあるとします。item_1 = [name = "abc def", follower = 1000] and item_2 = [name = "abc", follower = 10].
そのため、ユーザーが「abc」を検索すると、item_2 が完全に一致していても、item_1 が最も可能性の高い結果として表示されます。これは私にとってはうまくいきます。しかし、これに新しい機能を追加したいと思います。
人気が出ているアイテムを検出してスコアを上げられるようにしたいです。
それで、フォロワー数を毎日1週間または1か月保存すると思います。お気に入り;
ItemNo Day1 Day2 Day3 Day4 ...
1 1000 1030 1040 1050 ...
2 50 100 200 400 ...
3 1M 1.001M 1.002m 1.003M ...
4 1.1M 1.1M 1.1M 1.1M ...
したがって、アイテム 1、2、3、4 の毎日のフォロワー数がこのように増加すると、アイテム 2 のフォロワー数の増加を検出し、アイテム 1 よりもブーストできるはずです。 、アイテム 2 のフォロワーは毎日増えています。ただし、項目 3 の増加率は非常に小さいため、項目 3 を項目 4 よりもブーストする必要はありません。
要するに、人気の高まりを検出できるようにしたいのですが、それは増加率に基づいている必要があります。
それで、これを行うための提案はありますか。または、この問題を解決するのに役立つ論文を参照できますか?