elasticsearch 关于方面计数的讨论

是否可以根据Solr/Lucene查询中当前搜索结果中的“同类”数量来提升文档

例如：

我看的是“红色连衣裙”，这是目前的情况：

"facet_counts": {
  "facet_queries": {},
  "facet_fields": {
    "sku_fashion": [
      "children", 
      994,
      "home",
      9,
      "men",
      245,
      "women-apparel",
      2582,
      "women-jewelry-access",
      3,
      "women-shoes-handbags",
      2
    ]
  }

对于这个用户来说，个性化的信号会让我盲目地提升

男士

时尚中的所有项目，但看起来它们不值得被提升，因为它们不到整个结果集的8%（它们可能是垃圾，最好不要向用户展示）

问题是，我不知道如何从我用来根据个性化信号对文档重新评分的函数查询中访问此信息

理想情况下，我希望访问上述信息，并消除个性化信号，告诉我提升男性时尚

有什么想法吗

最好的

---

Ugo

我不确定整个设置-为什么一个小类别不值得提升？这听起来正是值得提升的东西——也就是说，如果点击率很低，但它们与此人最相关，那么应该提升。我认为问题在于，您正在考虑将“男性”作为一个类别的信号，该类别还包含“家”、“孩子”等。该信号应映射到一个不同的分类（可能是男性/女性/儿童/等，并且应根据您用户的分类为每个值分配独立的权重）。恐怕在这种情况下不会。对于像“红色连衣裙”这样的查询，大多数结果都是针对女性的。搜索结果中出现的男性物品通常都是垃圾，即使个性化说明与此无关。你认识一个认为红色裙子与他相关的人吗？当然-但这是你必须编码的东西-如果一个男人搜索“红色裙子”，并且有非常好的点击率（即，点击率会因为提升而移动到顶部），那么这些可能应该首先显示。如果不是，那么与其他信号和文档分数相比，您对该信号的权重太大。引入一个类别层次结构，其中“衣服”根本不包括基于男人的类别也是一个合适的选择。但当然，你可以通过两个查询来测试你的理论，一个是获取方面，另一个是为返回的每个术语分配一个提升-可能基于点击次数。