Adjacency Matrix Aggregation

桶聚合返回邻接矩阵的形式。该请求提供了一组命名过滤器表达式，类似于过滤器聚合请求。响应中的每个桶表示交叉过滤器矩阵中的非空单元。

给定名为A，B和C的过滤器，响应将返回具有以下名称的桶：

A B C
A A A&B A&C
B B B&C
C C

交叉桶，例如A和C，使用由＆符号分隔的两个过滤器名称的组合来标记。请注意，响应不包括“C＆A”桶，因为这将是与“A＆C”相同的文档集。据说矩阵是对称的，所以我们只返回一半。为此，我们对过滤器名称字符串进行排序，并始终使用最低的一对作为“＆”分隔符左侧的值。

如果客户端希望使用除＆符号的默认值之外的分隔符字符串，则可以在请求中传递备用分隔符参数。

Example:

  1. {
  2.   "took": 9,
  3.   "timed_out": false,
  4.   "_shards": ...,
  5.   "hits": ...,
  6.   "aggregations": {
  7.     "interactions": {
  8.       "buckets": [
  9.         {
  10.           "key":"grpA",
  11.           "doc_count": 2
  12.         },
  13.         {
  14.           "key":"grpA&grpB",
  15.           "doc_count": 1
  16.         },
  17.         {
  18.           "key":"grpB",
  19.           "doc_count": 2
  20.         },
  21.         {
  22.           "key":"grpB&grpC",
  23.           "doc_count": 1
  24.         },
  25.         {
  26.           "key":"grpC",
  27.           "doc_count": 1
  28.         }
  29.       ]
  30.     }
  31.   }
  32. }

用法
这种聚合本身可以提供创建无向加权图所需的所有数据。但是，当与诸如date_histogram之类的子聚合一起使用时，结果可以提供执行动态网络分析所需的额外级别的数据，其中检查随时间的交互变得重要。

限制
对于N个滤波器，产生的桶的矩阵可以是N 2/2，因此默认最大值为100个滤波器。可以使用index.max_adjacency_matrix_filters索引级别设置更改此设置。