商品搜索权重设计做为各大电商的商业机密，网上很少有资料涉及这方面的知识;之前因为项目需要，自己整理过一些权重设计资料，这里和大家分享一个简单的权重计算模型，有兴趣的朋友可以自己再根据需求进行优化。

一、淘宝搜索权重概念 查询淘宝宝贝权重工具 https://www.de18.com/cqz.html

权重是反应参数指标在整体评价系统中的重要程度，权重越高，表明该指标越重要。

举个列子，一个学校招生考试，共三个科目：语文(100分)、数学(100分)、英语(100分)，最终根据语文30%，数学40%，英语30%的比例进行累计得一个总得分，得分高者优先录取。

其中的百分比就是各科的权重，数学占比40%，则说明学校对学生的数学更加重视。

权重的计算方法有很多中，如：加权计算法、加权平均数法、AHP层次法、优序图法等等，今天我们通过最简单的加权计算法来实现一个商品的权重模型，对其它权重算法感兴趣的朋友可以自己搜索学习。

二、淘宝搜索加权法

什么是加权法呢?

还是上面的例子，如果有个考生的成绩如下：语文(85)、数学(90)、英语(80)，那么他的加权计算过程为：85*30% + 90*40% + 80*30%= 85.5——就是简单的【成绩 * 比例】 再累加的过程。

把上面的科目映射到商品中，则有如下关系：

科目 = 商品属性分值 = 属性分值成绩 = 属性得分占比 = 属性的权这都是什么意思呢?下面我们来一一说明。

1. 确定权重指标【科目=商品属性】

权重指标这个比较好理解，前面我们讲的标题、品类、品牌等等都属于商品属性。

需要注意的是在权重模型中，并不是商品的所有属性都会参与权重计算的，影响用户搜索习惯、以及销量的属性才会参与计算。

如：品牌、价格、总销量、月销量、浏览量、收藏量、商品评分等;对于不同的品类，部分特有属性也会参与计算，如：服饰品类的材质、适应季节等，手机品类的内存大小、存储大小等。

2. 定义指标满分值【分值=属性分值】

指标满分值就好比给科目定义的满分值一样，只有设置了上限，数据才有对比性，我们才能判断出一个具体的分值所代表的好坏程度。

在商品属性中，部分属性在系统设计之初就已经有分值的定义，如评分，通常都设置为10分制或者5颗星的记分方式。

但是在这里依然需要给他们再重新定义一套权重中的满分值，而不能使用原始的10分制或5颗星来计算，因为后面涉及到了自定义权重的高低，需要动态进行调整。

还有一个需要注意的地方，满分值的定义需要根据属性值的多少来作为依据;如平台有500个独立的品牌，那么品牌的满分值就不应该定义为100，而是1000;否则就会出现扎堆现象，某个分值会出现多个品牌的情况，应该尽量避免这种情况发生。

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