Я пытаюсь создать систему фильтрации на основе контента, которая классифицирует продукты, назначая им функции, которые читаются как { salty: 0, sweet: 0.5, bitter: 0.7}. Это означает, что я даю каждому продукту n-мерный вектор, в данном случае [0, 0.5, 0.7].
Для данного продукта я теперь хотел бы найти «похожие» продукты, вычислив расстояние между векторами. Таким образом, для двух продуктов [0.2, 0.2, 0.8] и [0.4, 0.9, 0.9] евклидово расстояние составляет примерно 0,78, что должно быть их «оценкой» (чем меньше, тем лучше).
Как мне это сделать с помощью elasticsearch? Подходит ли elasticsearch для такой задачи?
Обратите внимание, что реальная проблема имеет гораздо больше, чем 3 измерения.
distance? Это то, что можно индексировать вместе с самим вектором? - person Andrei Stefan schedule 19.05.2016