我用elasticsearch制作了一个搜索应用程序。项目有名称和追随者数量。我使用追随者数量来提升弹性搜索结果。
例如：假设我有两个项目。item_1 = [name = "abc def"，追随者 = 1000] 和 item_2 = [name = "abc"，追随者 = 10]。
因此，当用户搜索“abc”时，即使 item_2 完全匹配，我也会将 item_1 作为最可能的结果。这对我来说很好。但我想为此添加新功能。
我希望能够检测到流行的项目并提高他们的分数。
所以，我想如果我每天存储关注者数量一周或一个月。喜欢;
ItemNo Day1 Day2 Day3 Day4 ...
1 1000 1030 1040 1050 ...
2 50 100 200 400 ...
3 1M 1.001M 1.002m 1.003M ...
4 1.1M 1.1M 1.1M 1.1M ...
因此，如果项目 1、2、3 和 4 的每日追随者数量像这样增加。那么，我应该能够检测到项目 2 的追随者数量的增加，并将其提高到项目 1。因为，即使项目 1 有更多的追随者，第 2 项每天都有更多的追随者。但是，第 3 项不应超过第 4 项，因为第 3 项的增加百分比非常小。
底线，我希望能够检测到越来越受欢迎，但它应该基于增加百分比。
那么，您对此有什么建议吗？或者你能参考任何帮助我解决这个问题的论文吗？