淘宝权重算法？

一、淘宝权重算法？

搜索的权重在做店铺的商家嘴中出现的次数特别多，但是要大家解释这个概念，又会难以形容，简单来说，在天淘平台上，决定某个宝贝的综合排名，需要一套打分标准，权重就是平台制定的一个相对公平的。

二、随机梯度算法？

clc;

clear;

FF=0.4;

sigma1 = 0.1; %

PlotLength =10;

L=100;

length1 = L + 20;

%----- Compute the noise-to-signal ratio--------------------------

na=2;nb=8;nd=1;

n=5;

a=[0.2,-0.2,0.3,0.5,0.17];

par0=[a]';

p0=1000000;r=1;

PP = eye(n)*p0;

par1=ones(n,1)/p0;

%----Generate the input-output data-----------------------------------------

rand('state',1); randn('state',0);

u=(rand(length1,1))*sqrt(1);

v=randn(length1,1)*sigma1;

y = ones(length1,1)/p0;

haty=zeros(length1,1)/p0;

for k=4:(length1)

y(k)=par0(1)*y(k-1)+par0(2)*y(k-2)+par0(3)*y(k-3)+par0(4)*u(k-1)+par0(5)*u(k-2)+v(k);

end

%----DR-M-SG------Generating data---------------------------------------

jj=0;j2=0;

r=0;

for t=4+1:length1

jj=jj+1;

varphi=[y(t-1);y(t-2);y(t-3);u(t-1);u(t-2)];

r=varphi'*varphi;

par1=par1+varphi*(y(t)-varphi'*par1)/r;

delta=norm(par1-par0)/norm(par0);

ls2(jj,:)=[jj, par1', delta];

if ((jj==10)|(jj==20)|(mod(jj,20)==0))|(jj==100)

j2 = j2+1;

ls_20(j2,:)=[jj, par1', delta*100];

end

ls_20(j2+1,:)=[0, par0', 0];

end

fprintf('\n %s \n','$k$ & $a_1$ & $a_2$ & $a_3$ & $b_1$&$b_2$ & $\delta\ (\%)$ \\');

fprintf('%4d & %10.5f & %10.5f & %10.5f & %10.5f & %10.5f & %10.5f &\\\\\n',ls_20');

%fprintf('%10.5f & %10.5f &%10.5f &%10.5f &%10.5f &%10.5f &%10.5f & %10.5f \\\\\n',ls_20);

figure(3); plot(ls2(:,1), ls2(:,n+2),'k');

axis([0, 100, 0, 1])

xlabel('\it k'); ylabel('{\it\tau}');

三、如何设计权重算法？

权重算法，最基本的是：a.Delphi法（专家打分）b.AHP法（层次分析）但实际在操作的运算实现过程当中均是以a+b相结合的方法进行权重计算。此处介绍个计算权重的好东西：yaahp软件（请自行搜索学习）当中的群决策便是对于两种方法相结合最好的应用。而作为计算权重的实用工具，其操作也十分便捷，大致分为以下流程：

1.层次模型绘制（决策目标/中间层要素/备选方案）；

2.AHP法设定调查表；

3.输入结果，群决策；

4.计算权重输出结果。

四、淘宝直播权重算法？

淘宝直播权重的算法是观看人数、互动率和成交量。

五、教育评价权重算法？

权重评分表示在评价过程中，是被评价对象的不同侧面的重要程度的定量分配，对各评价因子在总体评价中的作用进行区别对待，某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。

在质量评价过程中，按照不同项目在整体工作中所占的工作量大小以及该项目对整体工作的重要程度，而算出的比例分值。

设置权重评分的好处是变更权重或增加对象时非常灵活，同时只要关注变更或增加对象的权重，而不需要去同时关心或调整其他对象的权重，未调整的对象之间仍然保持原有的对比关系。

扩展资料:

设定方法

通常来说，设置权重的方法有以下几种：

主观经验法

考核者凭自己以往的经验直接给指标设定权重，一般适用于考核者对考核客体非常熟悉和了解的情况下。

主次指标排队分类法

这是比较常用的一种方法，也称A、B、C分类法。顾名思义，其具体操作分为排队和设置权重两步：排队是将考核指标体系中所有指标按照一定标准，如按照其重要性程度进行排列；设置权重是在排队的基础上，按照A、B、C三类指标设置权重。

专家调查法

这种方法是聘请有关专家，对考核指标体系进行深入研究，由每位专家先独立地对考核指标设置权重，然后对每个考核指标的权重取平均值，作为最终权重。

同样的指标，对不同的部门和人员来说，各个指标的权重应不一样；不同来源的数据权重也是不一样的。考核实践中应综合运用各种方法科学设置指标权重。通常的做法是主要根据指标的重要性进行设置，并可根据需要适时进行调整。

六、微视权重规则算法？

(1)视频播完在点赞，想必现在好多朋友都加了一些视频号互赞社群，如果你个人账号总是频繁给别人秒点赞那么对账号权重和自然流量上会得到一些限制，容易被误判为营销账号，所以不管是你给别人点赞还是你的视频被点赞，一定要求完整播放后在点

（2）视频号关键指标衡量排序：完播率＞点赞人数＞评论人数＞点击扩展链接人数＞转发人数＞收藏人数。

（3）评论区和用户形成互动，这样有助于流量池推送放大

（4）点评：评论文字最好要多字以上才好，才会有权重！

七、子类目权重算法？

该算法是一种针对电商平台商品分类体系中子类目排序的算法。其目的是通过对某一子类目下商品的销售数据、用户行为数据等进行综合分析和权重计算，以确定该子类目在整个分类体系中的排名顺序。

具体来说，子类目权重算法通常包括以下几个步骤：

1. 定义指标体系：根据电商平台的业务特点和目标设定，设计出适用于各自子类目的评价指标体系。这些指标可以包括商品销售量、页面浏览量、点击率、转化率等多种因素。

2. 数据采集和预处理：对每个子类目下的商品数据进行采集和预处理，提取出与指标体系相关联的数据，并进行归一化、去噪等操作。

3. 权重计算模型构建：根据采集到的数据，构建适应于该子类目的权重计算模型。主要包括对各项指标的权重设置、计算公式的设计和模型参数的调整等。

4. 模型验证和优化：对构建好的权重计算模型进行实验验证和优化，根据实验结果不断调整模型参数和算法策略，提高预测精度和稳定性。

5. 结果展示：将计算出来的子类目权重结果按照一定规则在电商平台的分类体系中进行展示。通常，排名靠前的子类目会被放置在更显眼的位置，从而提高其曝光率和销售量。

需要注意的是，子类目权重算法是一个复杂且多变的过程，其具体实现方法也因平台差异而异。不同的电商平台可以根据自身特点和数据规模，设计适合自己的算法模型和指标体系。

八、Php概率随机算法

Php概率随机算法

在开发网站或应用程序时，随机数生成是一个常见的需求。PHP 提供了多种生成随机数的函数和算法，其中概率随机算法在一些场景下尤为重要。

概率随机算法是一种根据一定的概率分布规律来生成随机数的方法。这种算法在模拟实际场景、进行随机抽样等领域有着广泛的应用。在 PHP 中，有多种实现概率随机算法的方式，开发人员可以根据具体需求选择合适的方法。

基础概率随机算法

PHP 提供的基础随机数生成函数包括 rand 和 mt_rand。这两个函数能够生成在指定范围内的随机整数，但其随机性并不满足严格的概率分布要求。

如果需要更加精确的概率分布随机数生成算法，可以借助统计学中的概率分布函数。比如，正态分布、均匀分布等。PHP 的 rand 和 mt_rand 函数可以结合这些概率分布函数来实现更为复杂的随机数生成。

加权随机算法

在一些场景下，需要根据一定的权重来生成随机数。比如，一个抽奖活动中奖概率不同的情况。PHP 中可以通过自定义权重数组来实现加权随机算法。

通过给定每个选项的权重，然后根据权重来生成随机数，实现了加权随机算法。这种方法在抽奖、随机推荐等场景中经常被应用。

蒙特卡罗算法

蒙特卡罗算法是一种基于概率的算法，在随机模拟中有着广泛的应用。PHP 中的蒙特卡罗算法可以用于模拟复杂的随机事件，进行风险评估等。

通过多次重复实验，并统计实验结果的概率分布情况，可以得出对复杂问题的近似解。蒙特卡罗算法在金融领域、科学领域等有着重要的应用价值。

概率随机算法的优势

概率随机算法可以提供更加真实的模拟结果，符合实际场景的随机性要求。通过合理选择概率分布函数和算法，可以获得更准确的随机数生成结果。

在开发游戏、模拟系统、统计分析等领域，概率随机算法的应用具有重要意义。PHP 作为一种流行的后端开发语言，提供了丰富的随机数生成函数和算法，为开发人员提供了便利。

结语

总的来说，PHP 提供了丰富的随机数生成函数和算法，包括基础随机数生成、加权随机算法、蒙特卡罗算法等。开发人员可以根据具体需求选择合适的随机数生成方式，以满足项目的随机性要求。

概率随机算法作为一种重要的随机数生成方式，可以帮助开发人员模拟实际场景、进行随机抽样等操作。在未来的开发工作中，可以更多地利用概率随机算法来提升应用程序的随机性体验。

九、js回溯算法原理？

回溯算法原理：实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。回溯法是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。

当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。许多复杂的，规模较大的问题都可以使用回溯法，有“通用解题方法”的美称。

十、js快速排序算法？

快速排序是一种常用的排序算法，采用了分治思想，是在平均情况下排序速度较快的算法之一。实现快速排序的关键在于如何确定枢轴元素，通常可以采用三数取中、随机选取等方法。下面是使用JavaScript语言实现快速排序算法的示例代码：

javascript

复制代码

function quickSort(arr) {

  if (arr.length <= 1) { // 如果数组长度小于等于1，则无需排序，直接返回

    return arr;

  }

  var pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2); // 选取枢轴元素的下标

  var pivot = arr.splice(pivotIndex, 1)[0]; // 从数组中取出枢轴元素，并将其从原数组中删除

  var left = [];

  var right = [];

  for (var i = 0; i < arr.length; i++) { // 遍历数组，进行划分

    if (arr[i] < pivot) {

      left.push(arr[i]); // 小于枢轴元素的放在左边

    } else {

      right.push(arr[i]); // 大于等于枢轴元素的放在右边

    }

  }

  // 分别对左右两个数组进行递归调用，最终将排序好的左右数组和枢轴元素拼接起来

  return quickSort(left).concat([pivot], quickSort(right));

}

在上述代码中，quickSort函数接受一个数组作为参数，如果数组长度小于等于1，则直接返回；否则选取一个枢轴元素，将数组中小于枢轴元素的放在左边，大于等于枢轴元素的放在右边，然后对左右两个数组进行递归调用，最终将排序好的左右数组和枢轴元素拼接起来。

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