我正在尝试构建一个具有智能自适应搜索引擎的应用程序（比如汽车）。如果我搜索4x4然后数据库将返回我拥有的所有4x4汽车（100辆汽车） - 但随着时间的推移，我开始检查汽车，喜欢它们，评论它们等等，搜索结果的顺序应该是不同的。这意味着1个月后搜索4x4时，我应该根据我之前与网站的交互获得相同的结果集。如果我主要喜欢和评论德国汽车，宝马应该是最重要的，陆地巡洋舰应该进一步下降。
此排名应基于我捕获用户互动的属性（例如：汽车来源，用户年龄，用户位置，汽车类型[4x4，轿跑车，两厢车]，价格范围）。因此，对于我获得的每个汽车结果，我将根据它在上述5个属性上的表现来衡量它。
我打算将DB用作存储库，并在服务器上进行排名和思考。我的问题是，我应该使用什么样的算法来衡量/排名我的搜索结果？
感谢。
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你基本上说你已经有几种订购方案：
您所做的是构成一个新方案，称之为相关性：
按相关性排序。尝试权重W 1 ，W 2 ，...，直到找到有用的东西。
据我所知，搜索引擎就是按照这个原则工作的。长期以来，谷歌已经在相关性得分中提供了200个不同的输入，PageRank只有一个。这种方法的优点在于它可以让您微调所有内容的重要性（甚至可以单独针对每个查询），并且它可以让您添加额外的输入而不会搞砸所有内容。