{ "explain":true, "query": { "function_score": { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "module_type": "2" } } ] } }, "functions": [ { "filter": { "range": { "added_time": { "lt": "now-3d/d" } } }, "script_score": { "script": { "source": "doc['contect_person_count_7_ago'].value + doc['contect_count_7_ago'].value * 10 + 100" } } }, { "filter": { "range": { "added_time": { "gte": "now-3d/d" } } }, "script_score": { "script": { "source": "doc['contect_person_count_7_ago'].value + doc['contect_count_7_ago'].value * 10" } } } ], "score_mode": "sum", "boost_mode": "multiply" } }, "sort": [ { "_score": { "order": "desc" } } ] }
时间: 2024-01-16 08:39:50 浏览: 23
这是一个Elasticsearch的查询DSL,使用了function_score查询来对结果进行打分。查询的目的是找到module_type为2的文档,并对这些文档进行打分排序。打分的方式是通过两个functions来实现的,其中第一个function对添加时间在3天前的文档进行打分,公式是contect_person_count_7_ago + contect_count_7_ago * 10 + 100;第二个function对添加时间在3天内的文档进行打分,公式是contect_person_count_7_ago + contect_count_7_ago * 10。其中contect_person_count_7_ago和contect_count_7_ago是文档中的两个字段,表示7天前的联系人数和联系次数。打分的方式是将两个function的结果相加,再乘以原始的文档打分(默认为1)。排序方式是将结果按照打分从高到低排序。
相关问题
AttributeError: 'Query' object has no attribute 'explain_query'
这个错误通常是由于使用了错误的查询对象或查询方法导致的。'Query'对象是Django ORM中的一个查询对象,它没有'explain_query'属性。如果你想使用'explain_query'方法来查看查询的执行计划,你需要使用Django的'connection'对象来执行原始SQL查询。你可以使用以下代码来获取'connection'对象并执行查询:
```
from django.db import connection
query = "SELECT * FROM myapp_mymodel WHERE id = %s"
with connection.cursor() as cursor:
cursor.execute(query, [1])
result = cursor.fetchone()
```
请注意,这里的'query'是一个原始的SQL查询语句,而不是Django ORM的查询对象。你需要将查询语句中的'myapp_mymodel'替换为你自己的模型名称,并将'%s'替换为你的查询参数。执行查询后,你可以使用'cursor.fetchone()'方法获取查询结果。如果你需要执行多个查询,你可以使用'cursor.fetchall()'方法获取所有结果。
Explain following concepts:
请解释以下概念:
1. Artificial Intelligence (AI) 人工智能是一种模拟人类智能的技术,它可以让计算机系统执行类似于人类的任务,如学习、推理、识别语音和图像等。
2. Machine Learning (ML) 机器学习是一种人工智能的分支,它使用算法和统计模型来让计算机系统从数据中学习,以便自动改进和优化性能。
3. Natural Language Processing (NLP) 自然语言处理是一种人工智能技术,它可以让计算机系统理解和处理人类语言,包括语音和文本。
4. Deep Learning (DL) 深度学习是一种机器学习的分支,它使用神经网络模型来模拟人类大脑的工作方式,以便自动学习和提取特征。
5. Computer Vision (CV) 计算机视觉是一种人工智能技术,它可以让计算机系统理解和分析图像和视频,包括识别物体、人脸、场景等。