Modificar la puntuación

Campos

La opción boost toma los siguientes campos:

Ejemplos

Los siguientes ejemplos utilizan la colección movies en la base de datos sample_mflix. Si tienes el conjunto de datos de muestra en tu clúster, puedes crear el índice de MongoDB Search default y ejecutar las consultas de ejemplo en tu clúster.

Las queries compuestas de muestra demuestran cómo aumentar la importancia de un criterio de búsqueda sobre otro. Las consultas incluyen una etapa $project para excluir todos los campos excepto title y score.

1
db.movies.aggregate([
2
  {
3
    "$search": {
4
      "compound": {
5
        "should": [{
6
          "text": {
7
            "query": "Helsinki",
8
            "path": "plot"
9
          }
10
        },
11
        {
12
          "text": {
13
            "query": "Helsinki",
14
            "path": "title",
15
            "score": { "boost": { "value": 3 } }
16
          }
17
        }]
18
      }
19
    }
20
  },
21
  {
22
    "$limit": 5
23
  },
24
  {
25
    "$project": {
26
      "_id": 0,
27
      "title": 1,
28
      "plot": 1,
29
      "score": { "$meta": "searchScore" }
30
    }
31
  }
32
])

[
  {
    plot: 'Epic tale about two generations of men in a wealthy Finnish family, spanning from the 1960s all the way through the early 1990s. The father has achieved his position as director of the ...',
    title: 'Kites Over Helsinki',
    score: 12.2470121383667
  },
  {
    plot: 'Alex is Finlander married to an Italian who works as a taxi driver in Berlin. One night in his taxi come two men with a briefcase full of money. Unluckily for Alex, they are being chased by...',
    title: 'Helsinki-Naples All Night Long',
    score: 9.56808090209961
  },
  {
    plot: 'The recession hits a couple in Helsinki.',
    title: 'Drifting Clouds',
    score: 4.5660295486450195
  },
  {
    plot: 'Two teenagers from Helsinki are sent on a mission by their drug dealer.',
    title: 'Sairaan kaunis maailma',
    score: 4.041563034057617
  },
  {
    plot: 'A murderer tries to leave his criminal past in East Helsinki and make a new life for his family',
    title: 'Bad Luck Love',
    score: 3.6251673698425293
  }
]

1
db.movies.aggregate([
2
  {
3
    "$search": {
4
      "compound": {
5
        "should": [{
6
          "text": {
7
            "query": "Helsinki",
8
            "path": "plot"
9
          }
10
        },
11
        {
12
          "text": {
13
            "query": "Helsinki",
14
            "path": "title",
15
            "score": {
16
              "boost": {
17
                "path": "imdb.rating",
18
                "undefined": 3
19
              }
20
            }
21
          }
22
        }]
23
      }
24
    }
25
  },
26
  {
27
    "$limit": 5
28
  },
29
  {
30
    "$project": {
31
      "_id": 0,
32
      "title": 1,
33
      "plot": 1,
34
      "score": { "$meta": "searchScore" }
35
    }
36
  }
37
])

[
  {
    plot: 'Epic tale about two generations of men in a wealthy Finnish family, spanning from the 1960s all the way through the early 1990s. The father has achieved his position as director of the ...',
    title: 'Kites Over Helsinki',
    score: 24.902257919311523
  },
  {
    plot: 'Alex is Finlander married to an Italian who works as a taxi driver in Berlin. One night in his taxi come two men with a briefcase full of money. Unluckily for Alex, they are being chased by...',
    title: 'Helsinki-Naples All Night Long',
    score: 20.411907196044922
  },
  {
    plot: 'The recession hits a couple in Helsinki.',
    title: 'Drifting Clouds',
    score: 4.5660295486450195
  },
  {
    plot: 'Two teenagers from Helsinki are sent on a mission by their drug dealer.',
    title: 'Sairaan kaunis maailma',
    score: 4.041563034057617
  },
  {
    plot: 'A murderer tries to leave his criminal past in East Helsinki and make a new life for his family',
    title: 'Bad Luck Love',
    score: 3.6251673698425293
  }
]

Ejemplos

El siguiente ejemplo utiliza el índice por defecto en la colección sample_mflix.movies para query los campos plot y title utilizando el operador compuesto. En la consulta, el operador text utiliza score con la opción constant para reemplazar todos los resultados de puntuación con 5 para los resultados que solo coincidan con el campo title.

1
db.movies.aggregate([
2
  {
3
    "$search": {
4
      "compound": {
5
        "should": [{
6
          "text": {
7
            "query": "tower",
8
            "path": "plot"
9
          }
10
        },
11
        {
12
          "text": {
13
            "query": "tower",
14
            "path": "title",
15
            "score": { "constant": { "value": 5 } }
16
          }
17
        }]
18
      }
19
    }
20
  },
21
  {
22
    "$limit": 5
23
  },
24
  {
25
    "$project": {
26
      "_id": 0,
27
      "title": 1,
28
      "plot": 1,
29
      "score": { "$meta": "searchScore" }
30
    }
31
  }
32
])

La consulta anterior devuelve los siguientes resultados, en los que la puntuación de los documentos que coinciden con la query solo en el campo title se reemplaza con el valor constant especificado:

1
[
2
  {
3
    plot: 'Several months after witnessing a murder, residents of Tower Block 31 find themselves being picked off by a sniper, pitting those lucky enough to be alive into a battle for survival.',
4
    title: 'Tower Block',
5
    score: 8.15460205078125
6
  },
7
  {
8
    plot: "When a group of hard-working guys find out they've fallen victim to their wealthy employer's Ponzi scheme, they conspire to rob his high-rise residence.",
9
    title: 'Tower Heist',
10
    score: 5
11
  },
12
  {
13
    plot: 'Toru Kojima and his friend Koji are young student boys with one thing in common - they both love to date older women. Koji is a playboy with several women, young and older, whereas Toru is a romantic with his heart set on on certain lady.',
14
    title: 'Tokyo Tower',
15
    score: 5
16
  },
17
  {
18
    plot: 'A middle-aged mental patient suffering from a split personality travels to Italy where his two personalities set off all kinds of confusing developments.',
19
    title: 'The Leaning Tower',
20
    score: 5
21
  },
22
  {
23
    plot: 'A documentary that questions the cost -- and value -- of higher education in the United States.',
24
    title: 'Ivory Tower',
25
    score: 5
26
  }
27
]

Campos

La opción embedded toma los siguientes campos:

Ejemplos

La siguiente consulta de ejemplo utiliza un índice llamado default en la colección sample_analytics.transactions. El índice configura un tipo embeddedDocuments en los documentos del arreglo transactions y un tipo string para los campos transactions.symbol y transactions.transaction_code.

{
  "mappings": {
    "dynamic": true,
    "fields": {
     "transactions": {
        "dynamic": true,
        "fields": {
          "symbol": {
            "type": "string"
          },
          "transaction_code": {
            "type": "string"
          }
        },
        "type": "embeddedDocuments"
      }
    }
  }
}

La query de muestra en el campo transactions, que contiene un arreglo de documentos, incluye una etapa $limit para limitar la salida a 10 resultados y una etapa $project para:

• Exceptuar todos los campos excepto account_id y transaction_count.

• Agrega un campo llamado score que aplique una estrategia de agregación y una mayor modificación de la puntuación.

  Nota

  Puede usar function dentro score de la opción del operador embeddedDocument. operatorSin embargo, para las expresiones de puntuación de función que requieren la path opción, el campo numérico que especifique como path para la expresión debe estar dentro de del operador pathembeddedDocument. Por ejemplo, en la siguiente consulta de ejemplo, el campo transactions.amount que se especifica dentro score de la opción del operador compuesto en la línea 24 está dentro de la embeddedDocument ruta del operador transactions en la 4 línea.

La query busca las cuentas que han comprado AMD y multiplica la mayor compra individual de AMD (por número de acciones) por el valor de log1p del número de transacciones que la cuenta ha realizado en este periodo. Clasifica las cuentas en función de lo siguiente:

• Número de AMD comprados en una sola transacción

• Número de transacciones en el último periodo

1
db.transactions.aggregate({
2
  "$search": {
3
    "embeddedDocument": {
4
      "path": "transactions",
5
      "operator": {
6
        "compound": {
7
          "must": [
8
            {
9
              "text": {
10
                "path": "transactions.symbol",
11
                "query": "amd"
12
              }
13
            },
14
            {
15
              "text": {
16
                "path": "transactions.transaction_code",
17
                "query": "buy"
18
              }
19
            }
20
          ],
21
          "score": {
22
            "function": {
23
              "path": {
24
                "value": "transactions.amount",
25
                "undefined": 1.0
26
              }
27
            }
28
          }
29
        }
30
      },
31
      "score": {
32
        "embedded": {
33
          "aggregate": "maximum",
34
          "outerScore": {
35
            "function": {
36
              "multiply": [
37
                {
38
                  "log1p": {
39
                    "path": {
40
                      "value": "transaction_count"
41
                    }
42
                  }
43
                },
44
                {
45
                  "score": "relevance"
46
                }
47
              ]
48
            }
49
          }
50
        }
51
      }
52
    }
53
  }
54
},
55
{ "$limit": 10 },
56
{
57
  "$project": {
58
    "_id": 0,
59
    "account_id": 1,
60
    "transaction_count": 1,
61
    "score": { $meta: "searchScore" }
62
  }
63
})

MongoDB Search califica altamente las cuentas que han realizado muchas transacciones en el último periodo y han comprado muchas AMD en una sola transacción.

1
[
2
  { account_id: 467651, transaction_count: 99, score: 19982 },
3
  { account_id: 271554, transaction_count: 96, score: 19851.822265625 },
4
  { account_id: 71148, transaction_count: 99, score: 19840 },
5
  { account_id: 408143, transaction_count: 100, score: 19836.76953125 },
6
  { account_id: 977774, transaction_count: 98, score: 19822.64453125 },
7
  { account_id: 187107, transaction_count: 96, score: 19754.470703125 },
8
  { account_id: 492843, transaction_count: 97, score: 19744.998046875 },
9
  { account_id: 373169, transaction_count: 93, score: 19553.697265625 },
10
  { account_id: 249078, transaction_count: 89, score: 19436.896484375 },
11
  { account_id: 77690, transaction_count: 90, score: 19418.017578125 }
12
]

Expresiones

Utiliza las siguientes expresiones con la opción function para alterar la puntuación final del documento:

• Expresiones aritméticas, que suman o multiplican una serie de números.

• Expresiones constantes, que permiten un número constante en la puntuación de la función.

• Expresiones de decaimiento gaussiano, que decaen o reducen las puntuaciones multiplicando a una tasa especificada.

• Expresiones de trayectoria, las cuales incorporan un valor numérico indexado de campo en una valoración de función.

• Expresiones de puntuación, que devuelven la puntuación de relevancia asignada por la Búsqueda de MongoDB.

• Expresiones unarias, que son expresiones que toman un único argumento. En MongoDB Search, puedes calcular el registro10(x) o registro10(x+1) de un número especificado.

Aritmética

Constante

Gaussiano

ruta

score

Unario

Una expresión aritmética suma o multiplica una serie de números. Por ejemplo, se puede utilizar una expresión aritmética para modificar el ranking de relevancia a través de un campo numérico proveniente de una pipeline de enriquecimiento de datos. Debe incluir una de las siguientes opciones:

Opción	Tipo	Descripción
add	arreglo de expresiones	Añade una serie de números. Toma un arreglo de expresiones, que pueden tener valores negativos. La longitud del arreglo debe ser mayor o igual a 2. Por ejemplo: Sintaxis de expresiones aritméticas "function": { "add": [ {"path": "rating"}, {"score": "relevance"} ] } En el ejemplo anterior, MongoDB Search utiliza las expresiones path y score para añadir lo siguiente: Valor numérico del campo rating o 0, si el campo rating no está presente en el documento Puntuación de relevancia, que es la puntuación que MongoDB Search asigna en función de la relevancia
multiply	arreglo de expresiones	Multiplica una serie de números. Toma un arreglo de expresiones, que pueden tener valores negativos. La longitud del arreglo debe ser mayor o igual que 2. Por ejemplo: Sintaxis de expresiones aritméticas "function": { "multiply": [ { "path": { "value": "popularity", "undefined": 2.5 } }, { "score": "relevance" }, { "constant": 0.75 } ] } En el ejemplo anterior, MongoDB Search utiliza las expresiones path, score y constant para alterar la puntuación final del documento. Multiplica lo siguiente: Valor numérico de la expresión de ruta, que es el valor numérico del campo popularity o 2.5, si el campo popularity no está presente en el documento Puntuación de relevancia, que es la puntuación que MongoDB Search asigna en función de la relevancia Valor constante de 0.75

Nota

No puedes reemplazar una expresión aritmética que evalúa como undefined por un valor constante.

Una expresión constante permite un número constante en la función de puntuación. Por ejemplo, puede usar constant para modificar la clasificación de relevancia mediante un valor numérico de una canalización de enriquecimiento de datos. Debe incluir la siguiente opción:

Opción	Tipo	Descripción
constant	float	Número que indica un valor fijo. MongoDB Search admite valores negativos.

Ejemplo

Sintaxis de expresiones constantes

{
  "function": {
    "constant": -23.78
  }
}

Una expresión de decaimiento gaussiano te permite decaer o reducir, multiplicando, las puntuaciones finales de los documentos en función de la distancia de un valor de campo numérico desde un punto de origen especificado. decay se calcula como:

donde sigma se calcula para asegurar que la puntuación tome el valor decay, a una distancia scale de origin±offset:

Por ejemplo, puedes usar gauss para ajustar el puntaje relevante de los documentos en función de la actualidad del documento, o la influencia de la fecha en un rango superior. gauss toma las siguientes opciones:

Campo	Tipo	Necesidad	Descripción
decay	Double	Opcional	Tasa a la que deseas multiplicar las puntuaciones. El valor debe ser un número positivo entre 0 y 1 exclusive. Si se omite, el valor por defecto será 0.5. Para los documentos cuyo valor de campo numérico (especificado mediante path) esté a una distancia (especificada mediante scale) de origin más o menos (±) offset, MongoDB Search multiplica la puntuación actual utilizando decay.
offset	Double	Opcional	Número para usar para determinar la distancia desde el origen. La operación de decaimiento se realiza sólo para los documentos cuyas distancias son mayores que origin más o menos (±) offset. Si se omite, el valor por defecto será 0.
origin	Double	Requerido	Punto de origen desde el cual calcular la distancia.
path	expresión	Requerido	Nombre del campo numérico cuyo valor desea usar para multiplicar la puntuación base.
scale	Double	Requerido	Distancia desde origin más o menos (±) offset en la que las puntuaciones deben multiplicarse.

Ejemplo

Sintaxis de expresión gaussiana

{
  "function": {
    "gauss": {
      "path": {
        "value": "rating",
        "undefined": 50
      },
      "origin": 95,
      "scale": 5,
      "offset": 5,
      "decay": 0.5
    }
  }
}

Supongamos que la calificación máxima es 100. MongoDB Search utiliza el campo rating en los documentos para decaer la puntuación:

• Conserva la puntuación actual para documentos con una calificación entre 90 a 100.

• Multiplica la puntuación actual por 0.5 para los documentos con una calificación inferior a 90.

• Multiplica la puntuación actual por 0.25 para documentos con una puntuación inferior a 85, y así sucesivamente.

Una expresión de ruta incorpora un valor de campo numérico indexado en una puntuación de función. Puede ser string o object.

Si string, el valor es el nombre del campo numérico sobre el que se va a buscar para la expresión de ruta.

Ejemplo

Sintaxis de expresiones de ruta

{
  "function": {
    "path": "rating"
  }
}

MongoDB Search incorpora el valor numérico del campo rating en la puntuación final del documento.

Si object, la expresión de ruta tiene las siguientes opciones:

Opción	Tipo	Necesidad	Descripción
value	string	Requerido	Nombre del campo numérico. El campo puede contener valores numéricos negativos.
undefined	float	Opcional	Valor a utilizar si falta en el documento el campo numérico especificado con value. Si se omite, por defecto será 0.

Ejemplo

Sintaxis de expresiones de ruta

{
  "function": {
    "path": {"value": "quantity", "undefined": 2}
  }
}

MongoDB Search incorpora el valor numérico del campo quantity o 2, si el campo quantity no está presente en el documento, en la puntuación final del documento.

Una expresión de ruta no puede ser una array y no puede contener expresión regular ni comodín en el path.

Una expresión de puntuación representa la puntuación de relevancia, que es la puntuación que MongoDB Search asigna a los documentos en función de la relevancia, de la query. Es el mismo que la puntuación actual del documento. Debe incluir la siguiente opción:

Opción	Tipo	Descripción
score	string	Valor de la puntuación de relevancia de la query. El valor debe ser relevance.

Ejemplo

Sintaxis de las expresiones de Score

{
  "function": {
    "score": "relevance"
  }
}

Una expresión unaria es una expresión que toma un solo argumento. En MongoDB Search, puedes usar expresiones unarias para calcular el registro10(x) o registro10(x+1) de un número especificado. Por ejemplo, puedes utilizar log1p para influir en la puntuación de relevancia mediante la puntuación de popularidad del documento. Debe incluir una de las siguientes opciones:

Opción	Tipo	Descripción
log	expresión	Calcula el log10 de un número. Por ejemplo: Sintaxis de expresión unaria { "function": { "log": { "multiply": [ {"path": "popularity"}, {"constant": 0.5}, {"score": "relevance"} ] } } } En el ejemplo anterior, MongoDB Search calcula el registro10 de la expresión aritmética que utiliza la opción multiply para calcular el producto del valor numérico del campo popularity, el valor constante de 0.5 y la puntuación de relevancia asignada por MongoDB Search. Si la expresión especificada para la opción log es menor o igual que 0, entonces el log se evalúa como indefinido. Por ejemplo: Sintaxis de expresión unaria { "function": { "log": { "constant": -5.1 } } } En el ejemplo anterior, MongoDB Search evalúa el registro10 de la expresión constante -5.1 como indefinido. Por lo tanto, la puntuación final del documento es 0.
log1p	expresión	Añade 1 al número y luego calcula su registro10. Por ejemplo: Sintaxis de expresión unaria { "function": { "log1p": { "path": { "value": "rating", "undefined": 4 } } } } En el ejemplo anterior, MongoDB Search agrega 1 a la expresión que usa la opción path para evaluar el valor numérico del campo rating, y luego calcula el log10 de la suma resultante.

Ejemplos

En los ejemplos siguientes se utiliza el índice por defecto en la colección sample_mflix.movies para consultar el campo title. Las consultas de muestra incluyen una etapa $limit para limitar la salida a 5 resultados y una etapa $project para excluir todos los campos excepto title y score.

db.movies.aggregate([{
  "$search": {
    "text": {
      "path": "title",
      "query": "men",
      "score": {
        "function":{
          "multiply":[
            {
              "path": {
                "value": "imdb.rating",
                "undefined": 2
              }
            },
            {
              "score": "relevance"
            }
          ]
        }
      }
    }
  }
},
{
  $limit: 5
},
{
  $project: {
    "_id": 0,
    "title": 1,
    "score": { "$meta": "searchScore" }
  }
}])

{ "title" : "Men...", "score" : 23.431293487548828 }
{ "title" : "12 Angry Men", "score" : 22.080968856811523 }
{ "title" : "X-Men", "score" : 21.34803581237793 }
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