一、背景簡介
目前，很多B2C電商平臺（包含APP），在客戶通過導航欄或者搜索進行查找商品時，其中包含綜合排序、銷量排序、好評排序、價格排序，如果僅僅使用單一排序，比如：銷量排序，則只能會出現馬太效應，使得強者更強，弱者更弱，所以電商商品列表當中的綜合排序，就會尤爲重要，列表頁默認排序：人工干預+算法推薦，今天我們主要討論下其中的默認排序（即綜合排序）的規則算法推薦的建立。
二、排序依據
排序以一個值作爲依據，從大到小排列，所以我們的排序方法就放在怎麼算這個值上來說。
三、確定目標
確定你的排序目標，如：優質的排前面、新的排前面、合作商的排前面....
四、列出排序因子
影響商品綜合排序的因素有：成交量、好評率、收藏量、上下架、轉化率、櫥窗推薦、回購率、頁面停留時間、瀏覽量等，根據結合自己的平臺列出影響商品排序的因素，前期可以少列一些，不然操作比較複雜；
五、升權項因子和降權項因子
將所有排序因子分成兩類：升權項和降權項，升降權除了要考慮質量優劣的維度，也要考慮馬太效應
六、權重比例係數
給所有因子的影響權重比例給他一個係數如下：
B：成交量：15%
C ：好評率：15%
D：收藏量：10%
E：上下架：15%
F：轉化率：15%
G：櫥窗推薦：10%
H：回購率：10%
I：頁面停留時間：5%
J：瀏覽量：5%
N：活動設置（滿減/滿返/折扣）（各個活動設置分別爲N1、N2、N3）
七、一個很棒的數學公式
找到一個你覺得很棒的數學公式，如指數函數...以此作爲你的算法框架來套你的所有因子，當然，最後這個公式會比較複雜,下面給大家一個簡單的公式舉例，想淘寶京東，這個公式就是財富啊，肯定很複雜的。
M（權值）=B+C+D+E+F+G+H+I+J+N1*係數+N2*係數+N3*係數
八、測試
拿初始公式在線上或測試環境（真實數據）中跑一跑，看看排序結果是否符合，不符合的話通過調整係數，也就是權重來進行優化。
九、總結
1、據目標列出影響的排序因子
2、將所有排序因子分成兩類：升權項和降權項，升降權除了要考慮質量優劣的維度，也要考慮馬太效應
3、所有排序因子羅列出來，給所有因子的影響權重比例給他一個係數
4、差一個很棒的數學公式
這是自己最近做電商平臺的綜合排序的時候，模索的一些方法，和大家交流，期待和大家更多的交流探討，QQ：370714136（同微信）