2-6-11. The Closer, The Better

Many variables could influence the user’s choice of vacation home. Maybe she would like to be close to the center of town, but perhaps would be willing to settle for a place that is a bit farther from the center if the price is low enough. Perhaps the reverse is true: she would be willing to pay more for the best location.

사용자의 여름 별장 선택에 영향을 줄 수 있는 많은 변수가 있다. 도시의 중심에 가깝게 있고 싶겠지만, 가격이 충분히 낮다면, 도심에서 조금 먼 장소를 고를 수도 있다. 그 반대도 마찬가지이다. 최고의 위치를 위해 더 많은 비용을 지불할 용의가 있을 수도 있다.

If we were to add a filter that excluded any vacation homes farther than 1 kilometer from the center, or any vacation homes that cost more than £100 a night, we might exclude results that the user would consider to be a good compromise.

도심에서 1km이상 떨어진 여름 별장이나, 1박에 £100 이상 지불해야 하는 여름 별장을 제외하기 위해, filter를 추가했다면, 사용자가 잘 선택할 수 있도록 결과를 제외할 것이다.

The function_score query gives us the ability to trade off one sliding scale (like location) against another sliding scale (like price), with a group of functions known as the decay functions.

function_score query는, decay function 으로 알려진 function의 그룹으로, 어떤 차등 요소(위치 같은)가 다른 차등 요소(가격 같은)에 대해 균형을 이룰 수 있도록 할 수 있다.

The three decay functions—called linear, exp, and gauss—operate on numeric fields, date fields, or lat/lon geo-points. All three take the same parameters:

numeric field, date field, 또는 위경도 위치정보를 연산할 수 있는, linear, exp, gauss 라 불리는 3개의 decay function이 있다. 3개 모두 동일한 매개변수를 가진다.

origin

The central point, or the best possible value for the field. Documents that fall at the origin will get a full _score of 1.0.

중심점(central point) 또는 field에 대해 가장 가능성 있는 값. origin 에 해당하는 document는 _score 가 1.0 이다.

scale

The rate of decay—how quickly the _score should drop the further from the origin that a document lies (for example, every £10 or every 100 meters).

감소(decay) 비율. document가 위치한 곳이 origin 과 떨어질수록, _score 가 얼마나 감소하는지. 예: 매 £10 또는 매 100m

decay

The _score that a document at scale distance from the origin should receive. Defaults to 0.5.

origin 으로부터의 거리인 scale 에서 document가 받을 수 있는 _score, 기본값은 0.5

offset

Setting a nonzero offset expands the central point to cover a range of values instead of just the single point specified by the origin. All values in the range -offset <= origin <= +offset will receive the full _score of 1.0.

offset 을 0이 아닌 값으로 설정하는 것은, origin 에 지정된 한 점(point) 대신에, 값의 범위로 대신하기 위해, 중심점(central point)을 확장하는 것이다. -offset <= origin <= +offset 범위에서 모든 값은 score 가 1 이다.

The only difference between these three functions is the shape of the decay curve. The difference is most easily illustrated with a graph (see Figure 33, “decay function의 곡선”).

이들 3가지 function 사이의 유일한 차이점은 decay 곡선의 모양이다. 차이점은 그래프(Figure 33, “decay function의 곡선” 참조)에서 쉽게 볼 수 있다.

Figure 33. decay function의 곡선

The curves shown in Figure 33, “decay function의 곡선” all have their origin—the central point—set to 40. The offset is 5, meaning that all values in the range 40 - 5 <= value <= 40 + 5 are treated as though they were at the origin—they all get the full score of 1.0.

Figure 33, “decay function의 곡선”에서 보여지는 곡선은 모두 40 으로 설정된 origin(중심점)을 가지고 있다. offset 은 5 이다. 즉, 40 - 5 <= value <= 40 + 5 범위에 있는 모든 값은, 마치 그것들이 origin에 있는 것처럼 처리되는 것을 의미한다. 그것들은 모두 score가 1.0 이다.

Outside this range, the score starts to decay. The rate of decay is determined by the scale (which in this example is set to 5), and the decay (which is set to the default of 0.5). The result is that all three curves return a score of 0.5 at origin +/- (offset + scale), or at points 30 and 50.

이 범위 바깥에 있으면, score는 감소하기 시작한다. 감소 비율은 scale(이 예에서는 5 로 설정)과 decay(기본값인 0.5 로 설정)에 의해 결정된다. 결과적으로, 3개의 곡선 모두는 origin +/- (offset + scale) 에서 또는 30 ~ 50 사이에서, score 0.5 를 반환한다.

The difference between linear, exp, and gauss is the shape of the curve at other points in the range:

linear, exp, gauss 사이의 차이점은, 범위에 있는 다른 지점에서 곡선의 모양이다.

• The linear funtion is just a straight line. Once the line hits zero, all values outside the line will return a score of 0.0.

  linear function은 단지 직선이다. 단지, 직선이 0이 되면, 직선 밖의 모든 값은 score 0.0 을 반환할 것이다.

• The exp (exponential) function decays rapidly, then slows down.

  exp (exponential) function은 급감한다, 그 다음에는 천천히 떨어진다.

• The gauss (Gaussian) function is bell-shaped—it decays slowly, then rapidly, then slows down again.

  gauss(Gaussian) function은 종 모양이다. 천천히 감소하고, 그 다음에는 급하게, 그 다음에는 다시 천천히 떨어진다.

Which curve you choose depends entirely on how quickly you want the _score to decay, the further a value is from the origin.

곡선의 선택은 전적으로, origin 에서 떨어져 있는 특정 값에서, 얼마나 빨리 _score 를 감소시킬 것인가에 달려 있다.

To return to our example: our user would prefer to rent a vacation home close to the center of London ({ "lat": 51.50, "lon": 0.12}) and to pay no more than £100 a night, but our user considers price to be more important than distance. We could write this query as follows:

예제로 돌아가 보면, 사용자는 London(위도: 51.50, 경도: 0.12) 도심에 가까운 여름 별장을 1박에 £100 이하로 빌리는 것을 선호한다. 그리고 거리보다는 가격을 더 중요하게 생각한다. 아래처럼 query를 작성할 수 있다.

GET /_search
{
  "query": {
    "function_score": {
      "functions": [
        {
          "gauss": {
            "location": { 
              "origin": { "lat": 51.5, "lon": 0.12 },
              "offset": "2km",
              "scale":  "3km"
            }
          }
        },
        {
          "gauss": {
            "price": { 
              "origin": "50", 
              "offset": "50",
              "scale":  "20"
            }
          },
          "weight": 2 
        }
      ]
    }
  }
}

	location field는 geo_point 로 mapping되었다.
	price field는 numeric이다.
	origin 이 100 이 아니고 50 인 이유는 Understanding the price Clause을 참고하자.
	price 절은 location 절 비중의 2배이다.

The location clause is easy to understand:

location 절은 이해하기 쉽다.

• We have specified an origin that corresponds to the center of London.

  London 도심에 해당하는 origin 을 지정했다.

• Any location within 2km of the origin receives the full score of 1.0.

  origin 에서 2km 내의 모든 위치는 모두 score 1.0 을 받는다.

• Locations 5km (offset + scale) from the centre receive a score of 0.5.

  도심에서 5km(offset + scale) 위치는 score 0.5 를 받는다.