融合预估分数
p
c
l
i
c
k
⋅
p
l
i
k
e
p_{click} \cdot p_{like}
pclick⋅plike 有实际意义，等于在曝光中点赞的概率。
p
c
l
i
c
k
⋅
p
c
o
l
l
e
c
t
p_{click} \cdot p_{collect}
pclick⋅pcollect 同理。
按多种排名做 ensemble sort。
某电商的融合公式
电商的转化过程：曝光、点击、加购物车、付款
模型预估：
p
c
l
i
c
k
p_{click}
pclick、
p
c
a
r
t
p_{cart}
pcart（cart 手推车）、
p
p
a
y
p_{pay}
ppay
最终融合分数：
p
c
l
i
c
k
α
1
×
p
c
a
r
t
α
2
×
p
p
a
y
α
3
×
p
r
i
c
e
α
4
p_{click}^{\alpha_1} \times p_{cart}^{\alpha_2} \times p_{pay}^{\alpha_3} \times price^{\alpha_4}
pclickα1×pcartα2×ppayα3×priceα4，如果
α
1
\alpha_1
α1、
α
2
\alpha_2
α2、
α
3
\alpha_3
α3、
α
4
\alpha_4
α4 都为 1，那么这个公式就表示电商的营收，有很明确的物理意义。
![交叉引用、多个参考文献插入、跨文献插入word/wps中之【插入[1-3]、连续文献】](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/ed4784c3d08b4c4580b50bbd2730668a.png)
