階層ファセット戦略の実装

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Hierarchical facetsを使用すると、検索でフィルターを組み合わせて、ファセット値の数が増えるという問題を解決できます。システムのパフォーマンスと効率を向上させるには、階層的なファセット戦略を実装して、顧客がコンテンツコレクションをナビゲートできるようにします。

階層facetsを実装するには:

facetsのリストで、組み合わせると他の項目に分類できる項目を生成するfacetsを特定します。例えば、brandとmodelなどです。
手順1で識別されたfacetsの名前を連結して、名前の新しいファセットを作成します。たとえば、brand_modelは、区切り文字として_を使用してbrandとmodelの連結文字列です。
新しいファセットを属性としてエンティティに追加し、この属性をファセットとして使用するように構成します。
ソースの抽出ロジックを更新して、ファセット値の連結文字列を設定します。たとえば、brandとmodelのは、_で区切られています。

例えば、Ford_FocusとFord_Kugaなどです。
更新されたソースを公開し、インデックスの再作成をトリガーします。
アプリケーションまたはページが読み込まれたら、次の操作を行います。
- Request data for your widget for all facets and valuesについて。この例では、ウィジェットrfkid_7、
  
  この要求は、セッションごとに少なくとも1回は実行してください。
- 応答時に、返されたファセットオブジェクトをローカルに格納します。
- facetsとfacet値のリストのデータを使用して、必要なユーザーインターフェイスを構築します。

次のコードブロックを参照として使用して、ウィジェットrfkid_7のデータリクエストを更新します。

{
    "context": {
        "locale": {
            "country": "us",
            "language": "en"
        }
    },
    "widget": {
        "items": [
            {
                "rfk_id": "rfkid_7",
                "entity": "car",
                "sources": [
                    "981588"
                ],
                "search": {
                 "limit":100,
                    "content": {
                        "fields": [
                            "brand_model",
                            "year",
                            "city"
                        ]
                    },
                    "facet": {
                        "max": 100,
                        "types": [
 
                            {
                                "name": "brand_model",
                                "filtering_options": ["hard_filters", "other_facet_values"]
                            },
                             {
                                "name": "year",
                                "filtering_options": ["hard_filters", "other_facet_values"]
                            },
                            {
                                "name": "city",
                                "filtering_options": ["hard_filters", "other_facet_values"]
                            }
                        ]
                    }
                }
            }
        ]
    }
 }

その要求から、ウィジェットの応答を使用して、contentの項目を解析し、個々のfacetsの数を判別します。たとえば、brand_modelフィールドを使用して、次のfacetsで応答のbrandとmodelをカウントします。

            …
	"facet": [
	                {
	                    "name": "brand_model",
	                    "value": [
	                        {
	                            "id": "facetid_eyJ0eXBlIjoiZXEiLCJuYW1lI…",
	                            "text": "Ford_Focus",
	                            "count": 6
                        },
                        {
                            "id": "facetid_eyJ0eXBlIjoiHZAiLCoidHlwZ…",
                                "text": "Ford_Kuga",
                            "count": 2
                        }
		  ]
		  …

この例では、インデックスには8台のフォード車があり、そのうち6台のフォーカスと2台のクーガで構成されています。

手順6で作成したfacetsのリストにデータを入力します。例えば：
[]Ford (8) []Focus (6) []Kuga (2)

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