我使用elasticsearch创建了一个搜索应用。 物品有姓名和追随者数量。我使用追随者计数来提升弹性搜索结果。
Ex：我们说我有两个项目。 item_1 = [name =＆＃34; abc def＆＃34;，follower = 1000]和item_2 = [name =＆＃34; abc＆＃34;，follower = 10]。
因此，当用户搜索＆＃34; abc＆＃34;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。
我希望能够检测到受欢迎的项目，并提高他们的分数。
所以，我想如果我每天存储一个或一个月的追随者数量。 等;
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，如果第1,2,3和4项的每日追随者数量增加如此。 然后，我应该能够检测项目2的跟随者数量的增加并在项目1上增加它。 因为，即使第1项有更多关注者，第2项每天也会有更多关注者。 但是，项目3并不应该超过项目4，因为项目3的增加百分比非常小。
最重要的是，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，你有什么建议吗？或者你可以参考任何有助于我解决这个问题的论文吗？