Gewichtete Zufallsauswahl mit Kategorien

Question

Also im Grunde habe ich eine Datenbanktabelle mit Fotos. Jedes Foto hat eine Bewertung < 0,1> und Kategorien (eine oder mehrere). Ich brauche einen Weg, um effizient X-Elemente aus dieser Tabelle zu gewichten, zufällig, aber in Bezug auf Kategorien, ich muss dies in python3 + Django tun (oder Microservice durch Redis kommunizieren oder ausgesetzt RESTapi).

zB: Tabelle:

.---------.--------.------------. 
| photo | rating | categories | 
:---------+--------+------------: 
| Value 1 | 0.8 | art, cats | 
:---------+--------+------------: 
| value 2 | 0.5 | cats  | 
:---------+--------+------------: 
| value 3 | 0.9 | night  | 
'---------'--------'------------' 

Und wenn ich fragen Sie nach 1 Foto mit Kategorien (Katzen, Hunde). Der Algorithmus sollte so etwas wie

zurückkehren

numpy.random.choice([Value 1, Value 2], 1, [0.8, 0.5], replace=False)

Derzeit jedes Mal, wenn ich gefragt werde, denn es mache ich etwas wie folgt:

photos = Photos.objects.filter(category__in=[list of wanted categories]) 
photos, weights = zip(*list(photos.values_list('photo', 'rating'))) 
res = numpy.random.choice(photos, amount_wanted, weights, , replace=False) 

Gibt es mehr efficent Ansatz dazu? Ich kann jeden AWS-Dienst verwenden, um es zu erreichen.

Answer 1

Sie in der Lage sein kann, etwas ähnliches zu verwenden

photo = random.sample(Photos.objects.filter(category__in=[list of wanted categories], rating__gte=random.random())), 1) 

Diese Linie wählt grundsätzlich alle Kategorien Sie wollen, filtert Einträge entsprechend ihrer Wahrscheinlichkeit und gibt ein gelegentliches.