編輯導(dǎo)語：我們在網(wǎng)上搜索商品時，它會根據(jù)季節(jié)、銷量等一些數(shù)據(jù)進行排列；比如我們在夏天的時候搜索長袖，只會出現(xiàn)比較薄款的類型，厚重的長袖都在后面；本文作者對電商商品搜索權(quán)重模型進行分析，我們一起來看一下。

商品搜索權(quán)重設(shè)計做為各大電商的商業(yè)機密，網(wǎng)上很少有資料涉及這方面的知識；之前因為項目需要，自己整理過一些權(quán)重設(shè)計資料，這里和大家分享一個簡單的權(quán)重計算模型，有興趣的朋友可以自己再根據(jù)需求進行優(yōu)化。

一、權(quán)重概念

權(quán)重是反應(yīng)參數(shù)指標在整體評價系統(tǒng)中的重要程度，權(quán)重越高，表明該指標越重要。

舉個列子，一個學(xué)校招生考試，共三個科目：語文(100分)、數(shù)學(xué)(100分)、英語(100分)，最終根據(jù)語文30%，數(shù)學(xué)40%，英語30%的比例進行累計得一個總得分，得分高者優(yōu)先錄取。

其中的百分比就是各科的權(quán)重，數(shù)學(xué)占比40%，則說明學(xué)校對學(xué)生的數(shù)學(xué)更加重視。

權(quán)重的計算方法有很多中，如：加權(quán)計算法、加權(quán)平均數(shù)法、AHP層次法、優(yōu)序圖法等等，今天我們通過最簡單的加權(quán)計算法來實現(xiàn)一個商品的權(quán)重模型，對其它權(quán)重算法感興趣的朋友可以自己搜索學(xué)習(xí)。

二、加權(quán)法

什么是加權(quán)法呢？

還是上面的例子，如果有個考生的成績?nèi)缦拢赫Z文（85）、數(shù)學(xué)（90）、英語（80），那么他的加權(quán)計算過程為：85*30% + 90*40% + 80*30% = 85.5——就是簡單的【成績 * 比例】 再累加的過程。

把上面的科目映射到商品中，則有如下關(guān)系：

• 科目 = 商品屬性
• 分值 = 屬性分值
• 成績 = 屬性得分
• 占比 = 屬性的權(quán)

這都是什么意思呢？下面我們來一一說明。

1. 確定權(quán)重指標【科目=商品屬性】

權(quán)重指標這個比較好理解，前面我們講的標題、品類、品牌等等都屬于商品屬性。

需要注意的是在權(quán)重模型中，并不是商品的所有屬性都會參與權(quán)重計算的，影響用戶搜索習(xí)慣、以及銷量的屬性才會參與計算。

如：品牌、價格、總銷量、月銷量、瀏覽量、收藏量、商品評分等；對于不同的品類，部分特有屬性也會參與計算，如：服飾品類的材質(zhì)、適應(yīng)季節(jié)等，手機品類的內(nèi)存大小、存儲大小等。

2. 定義指標滿分值【分值=屬性分值】

指標滿分值就好比給科目定義的滿分值一樣，只有設(shè)置了上限，數(shù)據(jù)才有對比性，我們才能判斷出一個具體的分值所代表的好壞程度。

在商品屬性中，部分屬性在系統(tǒng)設(shè)計之初就已經(jīng)有分值的定義，如評分，通常都設(shè)置為10分制或者5顆星的記分方式。

但是在這里依然需要給他們再重新定義一套權(quán)重中的滿分值，而不能使用原始的10分制或5顆星來計算，因為后面涉及到了自定義權(quán)重的高低，需要動態(tài)進行調(diào)整。

還有一個需要注意的地方，滿分值的定義需要根據(jù)屬性值的多少來作為依據(jù)；如平臺有500個獨立的品牌，那么品牌的滿分值就不應(yīng)該定義為100，而是1000；否則就會出現(xiàn)扎堆現(xiàn)象，某個分值會出現(xiàn)多個品牌的情況，應(yīng)該盡量避免這種情況發(fā)生。

3. 劃分指標分值【成績=屬性得分】

對于科目來說，卷面分已經(jīng)規(guī)定好了，具體能考出多少成績，這個就得看各位同學(xué)自己的發(fā)揮了。

商品也一樣，屬性的滿分定義好后，某個具體屬性能得多少分值就需要根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)和評分標準進行打分。

首先需要定制評分標準，標準的規(guī)定有兩種方式：

1. 人工經(jīng)驗定義：根據(jù)后臺的銷售數(shù)據(jù)人為的決定分值，搜索比較多的，銷售量高的可以得分高點，反之亦然；如手機品類中的品牌，通常比較火熱的就是華為、蘋果、小米，其次vivo、oppo、三星等等，人為的依次可以為它們設(shè)置得分值：華為(500)、蘋果(450)、小米(400)、vivo(380)、oppo(350)、三星(320)。
2. 有明確數(shù)據(jù)參考：根據(jù)系統(tǒng)反饋的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，通過計算獲得分值；如月銷量，默認滿分定義為1000分，如果月銷量超過5000單，則得1000分，未超過的根據(jù)比例計算動態(tài)獲得的分值。

4. 確定指標的權(quán)【占比 = 屬性權(quán)】

與各科的占比一樣，權(quán)重模型需要為每個參與計算的屬性設(shè)置相應(yīng)的權(quán)，這里之所以沒有叫占比，是因為通常我們理解的占比是以百分制來計算的，所有參與因素占比最終加起來需要等于百分百。

但是商品模型參數(shù)屬性比較多，采用百分制會試最終的權(quán)重值很聚集，搜索效果并不好。

所以通常采用權(quán)的設(shè)計方法。什么是權(quán)呢？

舉個實例，如：數(shù)字8692 = 8* 1000 + 6*100 + 9*10 + 2*1，其中千分位的權(quán)是1000，百分位的權(quán)是100，十分位的權(quán)是10，個位的權(quán)是1。

我們采用類似的方式給參與權(quán)重的商品屬性定義權(quán)，如比較重要的屬性：品牌(100000)、價格(100000)、總銷量(10000)、月銷量(10000)；重要的屬性：瀏覽量(1000)、收藏量(1000)；一般的屬性：庫存(10)、材質(zhì)(10)；其中不同的屬性是可以定義相同權(quán)的。

理解了以上幾點，權(quán)重模型的基本框架就設(shè)計好了，最終權(quán)重值通過累加分值乘以權(quán)就可以得到。

三、優(yōu)化

1. 品類影響

在上述的權(quán)重模型中，受品類的影響比較嚴重。

比如小米品牌下有多款不同品類的商品，假如有手機和電視兩個品類，大家對他的手機認可度比較高，所以手機品類下品牌的得分和權(quán)相對就會設(shè)置的比較高一些；而電視是剛進入市場，大家對他的接受度與老牌廠商比就略顯遜色，所以電視品類下品牌的得分和權(quán)就應(yīng)該設(shè)置的低一些。

再有一個原因就是如果有品類的特殊屬性要參與權(quán)重，不同品類的特殊屬性是不同的。所以在維護權(quán)重模型的基本配置時，應(yīng)該是以品類為單位去維護，這樣才能做到個性化的權(quán)重設(shè)計。

2. 人工干預(yù)

上面通過設(shè)置好權(quán)重配置后，內(nèi)部都是通過代碼邏輯計算獲得的權(quán)重值。

但是如果平臺需要推廣新品，由于新品沒有銷售數(shù)據(jù)，所以它的排名默認肯定都靠后；這時就需要設(shè)計一個維護入口，通過人工單獨為商品增加權(quán)重數(shù)值，將新品排名提到前面已達到推廣目的。

3. 外界因素影響

對于部分商品的個別屬性，它的權(quán)重值會受一些外部因素的影響。

如服飾和鞋類，它們材質(zhì)屬性受季節(jié)的影響；如材質(zhì)分別為棉絨和滌綸的登山鞋，夏天搜索【登山鞋】這個關(guān)鍵字時，滌綸材質(zhì)的應(yīng)該被排在前面，棉絨材質(zhì)的應(yīng)該被排在后面；冬天搜索【登山鞋】時，棉絨材質(zhì)的應(yīng)該在前，滌綸材質(zhì)的應(yīng)該在后，這個在做計算時應(yīng)該是有依賴條件的。

以上就是加權(quán)權(quán)重模型的設(shè)計方案，希望對你有幫助。

這里再多說一下，為了能夠保證商品權(quán)重的及時性，生產(chǎn)環(huán)境下通常每天晚上都會對商品重新做權(quán)重值計算。

最后給出一個商品的模擬示例，有需要的同學(xué)根據(jù)自己的場景優(yōu)化一下。

作者：JackLiu；個人微信公眾號: 揚帆去遠航（ID:Jackai_liu)

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