MongoDB：按关联函数排序

我想创建一个由mongodb和meteor中的相关性决定的基本排序算法。但是，我不能静态存储并更新它，因为它使用当前时间作为参数之一

理想情况下，我想要的东西如下：

Post.relevance = function(magnitude) {
  magnitude = magnitude || 1.8;
  check(magnitude, Number);
  var score = this.upvotes - this.downvotes;
  var hoursAgo = moment().hours - moment(this.createdAt).hours();
  return (score - 1) / Math.pow((hoursAgo + 2), magnitude);
}

从我收集的信息来看，我将不得不使用来生成这个查询，但是我不能完全获得我的帖子页面的详细信息

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如何使用mongodb生成此高级查询？

该算法取决于您如何定义相关性

在继续之前，我想提一下，我以前没有在生产环境中实现过这样的算法，我只是就如何解决这个问题发表了我个人的看法

P>个人，根据你的模式，我认为以下方法在确定相关性方面是最常见的：

• 在流行性方面的相关性-这就是搜索引擎如何 确定内容的相关性：一个网站的浏览量越多，它的价值就越高 更相关的是
• 在质量方面的相关性-在您的案例中，您可以根据上/下投票率选择动态生成的算法
• 时间相关性-您当前量化相关性的方式，使用将时间用作过滤机制的算法；不过，我不会同意这一点，因为相关内容总是有价值的

在前面提到的3种情况中，我建议您在前两种情况之间进行混合

你必须找到一个很好的方法来表示视图受欢迎度、上升票和下降票之间的关系。这意味着您首先必须更新数据库架构，以便它为每个帖子保留一个视图计数：

{
    _id: ObjectId(...),
    title: 'A Random Post',
    authorId: ObjectId(...),
    createdAt: '01-01-1900',
    editedAt: '02-01-1900',
    upvotes: 76,
    downvotes: 15,
    viewCount: 8655,
    relevance:

}

然后，您可以确定计算相关性的公式。例如，如果假设一篇文章获得的视图越多，它就越受欢迎，则可以使用以下公式：

Relevance = viewCount * upvotes/downvotes

不过，最重要的部分是如何选择存储相关性属性

在我看来，您有两种可能的选择：

• 将其与所有其他元素一起存储在数据库中-此 这意味着您必须不断更新每一项的相关性 post，同时持续发布viewCount的

  $inc

  更新， 赞成票和反对票
• 在查询仅数据库问题后确定相关性

  $inc

  更新视图计数、向上投票和向下投票；拉后 从数据库中获取数据时，必须解析结果 数组并量化相关性，而无需将其存储在数据库中

显然，由于更新操作的数量增加，第一个场景会给服务器带来更大的压力。不过，它允许您通过触发一个简单的查询来查询相关帖子

//Top 10 most relevant posts
db.posts.find({}).sort({ relevance: -1 }).limit(10);

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如果您选择第二个选项，则首先必须从数据库中提取所有文档，然后在从服务器发送数据之前进行一些额外的工作以确定相关性。

如果我理解正确，您希望为每个帖子生成相关性属性，然后按相关性对信息进行排序和过滤（定量）？另外，你的数据库的模式是什么？是的，我希望人们先到主页上看看最相关的帖子，按功能排序。数据库的模式目前只有帖子、用户和评论。帖子包含

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