現狀
目前商品列表的排序方式都是自動生成，且均為單維度的排序：價格、銷量、新品（上架時間）。我們需要一種新的排序
不足
1.運營不能人工調整排序。
2.單維度的馬太效應。以銷量為例，銷量在前的排前面，結果是賣的好越來越好，賣的差的越來越差。
方案1
增加人工排序，人工排序按運營后臺設置顯示。
方案2
新增綜合排序，根據多種因子按權重生成。需要運營和我一起確定因子和權重。目前我考慮的因子有價格20%、新品20%、銷量20%、人工40%，以后可以加入復購率、品牌、退貨率。
因子計算時，只單純考慮順序，不考慮具體數值，例如商品A價格 為300元，B價格無論是400元還是600元，只要比A高，排序結果都是一致的。
綜合排序計算過程見下圖：
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方案3
綜合排序和人工排序都在前端顯示。
淘寶的綜合排序
綜合模型因素：人氣模型 50%丶服務模型 20%丶賣家模型 20%丶價格模型 10%
人氣模型因素：產品的轉化率丶單品銷售額丶單品銷量丶產品的收藏率丶產品的動態評分丶DSR評分丶老客戶的重復購買率丶單品的PV和UV.
服務模型因素： 單品動態評分、店鋪DSR評分、退貨率、投訴率、旺旺
賣家模型因素：動態上新率、旺旺在線時長、售罄率、滯銷商品數和滯銷
商品率、綜合服務質量、客單商品率、支付寶使用率
價格模型因素：最優價格區間、品牌限價原則
淘寶有降權機制
