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                # 鄰接矩陣聚合 一個返回[鄰接矩陣](https://en.wikipedia.org/wiki/Adjacency_matrix)形式的桶聚合,該請求提供一個名為filter表達式的集合,類似于filters聚合請求,響應中的每個桶表示交叉濾波器矩陣中的非空單元格。 ? adjacency_matrix聚合是一個新功能,我們可能會隨著我們獲得有關其使用的反饋而發展設計。 因此,此功能的API可能以非向后兼容的方式更改 給定名為A,B和C的過濾器,響應將返回具有以下名稱的buckets(桶): | | A | B | C | | --- | --- | --- | --- | | A | A | A&B | A&C | | B | ? | B | B&C | | C | ? | ? | C | 使用由和號字符分隔的兩個過濾器名稱的組合來標記相交的桶例如A和C。 請注意,響應也不包括“C&A”桶,因為這將與“A&C”相同的一組文檔。 矩陣被稱為對稱的,所以我們只返回一半。 為此,我們對過濾器名稱字符串進行排序,并始終使用最低的一對作為“&”分隔符左側的值。 如果客戶端希望使用除&符號的默認值以外的分隔符字符串,則可以在請求中傳遞替代分隔符參數。 例如: | `PUT /emails/message/_bulk?refresh` `{ "index" : { "_id" : 1 } }` `{ "accounts" : ["hillary", "sidney"]}` `{ "index" : { "_id" : 2 } }` `{ "accounts" : ["hillary", "donald"]}` `{ "index" : { "_id" : 3 } }` `{ "accounts" : ["vladimir", "donald"]}` `GET emails/message/_search` `{` `"size": 0,` `"aggs" : {` `"interactions" : {` `"adjacency_matrix" : {` `"filters" : {` `"grpA" : { "terms" : { "accounts" : ["hillary", "sidney"] }},` `"grpB" : { "terms" : { "accounts" : ["donald", "mitt"] }},` `"grpC" : { "terms" : { "accounts" : ["vladimir", "nigel"] }}` `}` `}` `}` `}` `}` | 在上面的例子中,我們分析電子郵件,以查看哪些人已經交換了消息。 我們將分別獲取每個組的計數,并且還記錄已記錄交互的組對的消息計數。 響應: | `{` `"took": 9,` `"timed_out": false,` `"_shards": ...,` `"hits": ...,` `"aggregations": {` `"interactions": {` `"buckets": [` `{` `"key":"grpA",` `"doc_count": 2` `},` `{` `"key":"grpA&grpB",` `"doc_count": 1` `},` `{` `"key":"grpB",` `"doc_count": 2` `},` `{` `"key":"grpB&grpC",` `"doc_count": 1` `},` `{` `"key":"grpC",` `"doc_count": 1` `}` `]` `}` `}` `}` | ## 用法 自己可以提供創建無向加權圖所需的所有數據。 然而,當與諸如date_histogram的子集合一起使用時,結果可以提供執行?[dynamic network analysis](https://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_network_analysis)(動態網絡分析)所需的附加級別的數據,其中隨著時間的推移,檢查交互變得重要。 ## 局限性 N過濾桶的矩陣可以產生N2/ 2,因此默認最大值為100個過濾器。可以使用index.max_adjacency_matrix_filters索引級別設置更改此設置
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