基于用户喜好的弹性电影推荐

Question

我的目标是建立电影推荐系统。

我有两种类型：

我的电影

样本文件：

{
    "_index": "mymovies",
    "_type": "mymovie",
    "_id": "1",
    "_score": 1,
    "_source": {
     "title" : "Funny title is here"
     "genre" : "Comedy"
     "movieViews" : 901142
    }
}

用户

样本文件：

{
  "Name" : "Doni de brun",
  "moviesLiked": [122,185,231,292,1]      
}

第一个问题：，如何为用户的每一部电影提取类型？

第二个问题：我读过很多关于聚合、重要术语和得分的文章，但是我还是有点困惑什么时候该使用什么。

我意识到，建立一个有效的推荐系统取决于我的需求，但仍然是:我应该提取类型，然后按类型和大多数movieViews搜索吗？或者使用custom_scoring来实现这种系统？

Answer 1

让我们从回答关于如何使用Elasticsearch的具体问题开始。

1. 要获取索引中字段中嵌套的数据，需要使用嵌套查询。在本例中，"genre"字段是在隐藏文档中索引的，如果不使用嵌套查询，则无法访问该文档。它的工作原理类似于其他查询类型，因此应该非常容易获取和使用。
2. 聚合是将搜索结果放入有用的桶中的一种方法。每种类型的聚合都集中在返回结果的不同方面，以创建这些存储桶。对您来说，一个有效的用例是返回索引中的每一部电影，并使用聚合按类型、运行时、参与者、评级等对电影进行聚类。我已经成功地将聚合用作筛选工具的一部分。用户点击一个返回的桶，只看到其中的项目，过滤掉所有的结果。