탄성 검색 : 좋아하는 것을 기반으로 사용자를 제안하십시오.

Question

사용자 선호도 및 프로필을 고려한 elasticsearch에서 사용자 제안 시스템을 모델링하려고합니다.

user: { 
    id: 232344, 
    location: 'New York', 
    likes: [4545, 3434, 343] 
} 

내가 세 가지 개념 아래를 기반으로 사용자를 제안 할 : 날 좋아

1) 사용자

는이 같은 사용자 구조를 가지고있다.

2) 내가 좋아하는 사용자가 2 명 있습니다. (유사한 위치 등)

3) 상호 좋아합니다. (사용자 x와 같은 사용자 b는 사용자 x를 좋아하고 사용자 b는 사용자 b를 추천하고 그 반대도 마찬가지입니다.)

elasticsearch에서 More like this 쿼리를 읽었지만 이러한 모든 시나리오를 고려할 수 있는지 확실하지 않습니다. .

elasticsearch 쿼리에서 어떻게 모델링 할 수 있습니까? 아니면 neo4j와 같은 그래프 데이터베이스를 사용해야합니까?

Answer 1

1) 나를 좋아하는 사용자. 내 ID가 1

{ 
    "query": { 
     "term" : { "likes" : 1 } 
    } 
} 

2) more like this api를 확인이라고 가정하자. 문서 id와 일련의 필드가 주어지면 주어진 문서와 유사한 문서로 응답합니다. 다양한 옵션이 있으므로 설명서를 읽고 유스 케이스에 맞는지 확인하는 것이 좋습니다.

3) 상호 좋아요 : 내가 a이고이 사용자가 [1, 3, 5] 인 것으로 가정합니다. b도 해당 ID 중 하나를 좋아하면이 쿼리는 b을 반환합니다.

{ 
    "query": { 
     "term" : { "likes" : [1, 3, 5] } 
    } 
}