對(duì)象的實(shí)際轉(zhuǎn)化量之和。需要說明的是，在上式 中計(jì)算P_rnum(j)和
丨寸，實(shí)際上是根據(jù)驗(yàn)證時(shí)段統(tǒng)計(jì)的轉(zhuǎn)化量進(jìn)行計(jì) 算，仍以電子商務(wù)網(wǎng)站舉例說明，P_rnum(j)可以是某一產(chǎn)品在驗(yàn)證時(shí)段內(nèi)的實(shí)際銷量。
[0072] 其中，每個(gè)訓(xùn)練業(yè)務(wù)對(duì)象的理論概率Q(i)為該業(yè)務(wù)對(duì)象的排序特征值在全部訓(xùn) 練業(yè)務(wù)對(duì)象的排序特征值之和中所占的比例，因此，任意一個(gè)訓(xùn)練業(yè)務(wù)對(duì)象的理論概率 Q(i)通過以下方法計(jì)算：
[0073]
[0074] 其中，o_value(j)為該業(yè)務(wù)對(duì)象的排序特征值，訓(xùn)練業(yè)務(wù)對(duì)象的總個(gè)數(shù)為n， __
為全部η個(gè)訓(xùn)練業(yè)務(wù)對(duì)象的排序特征值之和。需要說明的是，在上式 中計(jì)算〇_value (j)和
1%實(shí)際是根據(jù)歷史時(shí)段統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)所計(jì)算的對(duì) 驗(yàn)證時(shí)段的預(yù)測值，并且由于權(quán)重值^和w 2未知，因此在計(jì)算出的理論概率中仍然以變量 ^和w2代替。
[0075] S1023 :計(jì)算實(shí)際轉(zhuǎn)化集合A以及排序特征集合B的差異度。
[0076] 若實(shí)際轉(zhuǎn)化集合A通過實(shí)際概率集合P表示；排序特征集合B通過理論概率集合 Q表示，則本申請(qǐng)實(shí)施例中的差異度實(shí)際上可以為實(shí)際概率集合P和理論概率集合Q的K-L 散度。
[0077] K-L散度又稱為相對(duì)熵，指的是兩個(gè)概率分布的非對(duì)稱的度量。實(shí)際概率集合P 和理論概率集合Q的K-L散度的計(jì)算公式是：
[0078]
[0079] 其中，Ρ(0)，Ρ⑴，P(2)，…，P(n)分別為實(shí)際概率集合P中全部η個(gè)訓(xùn)練業(yè)務(wù)對(duì)象 的實(shí)際概率，Q (〇)，Q (1)，Q (2)，…，Q (η)分別為理論概率集合Q中全部η個(gè)訓(xùn)練業(yè)務(wù)對(duì)象的 理論概率。K-L散度的物理意義是用來度量基于Q的編碼來編碼來自Ρ的樣本時(shí)，平行所需 的額外的比特個(gè)數(shù)。
[0080] S1024 :獲取實(shí)際轉(zhuǎn)化集合Α以及排序特征集合Β的差異度最小時(shí)，為瀏覽特征值 和轉(zhuǎn)化特征值分別設(shè)置的權(quán)重值^和w 2。
[0081 ]由于在表示排序特征集合B時(shí)權(quán)重值^和w 2未知，實(shí)際轉(zhuǎn)化集合A以及排序特征 集合B的差異度實(shí)際上是包括權(quán)重值^和w 2的一個(gè)多項(xiàng)式，其中權(quán)重值w JP w 2作為變量， 因此在該步驟中獲取所述差異度最小時(shí)的權(quán)重值％和《2，并作為最終獲取出的權(quán)重值^和 w 2。需要說明的是，該步驟中可以通過多種計(jì)算方式獲取所述差異度最小時(shí)的權(quán)重值^和 w2，例如可以通過梯度下降法。梯度下降法是一種循環(huán)迭代的計(jì)算方法，在計(jì)算過程中，不 斷循環(huán)調(diào)整權(quán)重值^和w 2，根據(jù)調(diào)整的權(quán)重值^和w 2不斷計(jì)算實(shí)際轉(zhuǎn)化集合A以及排序 特征集合B的差異度，當(dāng)差異度最小時(shí)結(jié)束迭代過程，此時(shí)的權(quán)重值^和w 2作為最終計(jì)算 出的值?？梢?，本申請(qǐng)實(shí)施例中，實(shí)際上是通過計(jì)算差異度最小來優(yōu)化權(quán)重值^和w 2，使得 基于權(quán)重值％和《2計(jì)算出的排序特征值能夠更直接地反映出實(shí)際轉(zhuǎn)化量的排序情況，從而 使得根據(jù)排序結(jié)果能夠更接近于基于實(shí)際轉(zhuǎn)化量的排序結(jié)果，因此更加貼合用戶的實(shí)際需 求，即提高了排序結(jié)果的準(zhǔn)確性。
[0082] 通過上述技術(shù)方案可知，本申請(qǐng)實(shí)施例在計(jì)算用于對(duì)每個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)象進(jìn)行排序的排 序特征值時(shí)，不再依賴于通過經(jīng)驗(yàn)設(shè)定的權(quán)重值，而是從多個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)象中選取出訓(xùn)練業(yè)務(wù) 對(duì)象，獲取訓(xùn)練業(yè)務(wù)對(duì)象的實(shí)際轉(zhuǎn)化集合A以及排序特征集合B的差異度最小時(shí)所對(duì)應(yīng)的 權(quán)重值，并將其作為最終設(shè)置的權(quán)重值。可見本申請(qǐng)通過數(shù)值優(yōu)化的方式，也就是說通過 一種機(jī)器學(xué)習(xí)的方式實(shí)現(xiàn)了權(quán)重值％和《 2的計(jì)算，使得基于排序特征值的排序結(jié)果更加接 近于基于實(shí)際轉(zhuǎn)化量的排序結(jié)果，因此更加貼合用戶的實(shí)際需求，即提高了排序結(jié)果的準(zhǔn) 確性，使得用戶能夠快速定位到所需要的業(yè)務(wù)對(duì)象，進(jìn)一步提高了用戶側(cè)的處理效率以及 減少網(wǎng)站服務(wù)器的資源浪費(fèi)。
[0083] 在本申請(qǐng)實(shí)施例中，在計(jì)算歷史瀏覽量和歷史轉(zhuǎn)化量時(shí)，還可以引入時(shí)間衰退因 子來表征其對(duì)應(yīng)的行為數(shù)據(jù)（例如歷史瀏覽量或者歷史轉(zhuǎn)化量等）的衰退速度。下面引入 時(shí)間衰退因子這一概念。
[0084] 在本申請(qǐng)實(shí)施例中，每個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)象的瀏覽特征值b_value與該業(yè)務(wù)對(duì)象的歷史瀏 覽量b_num成正比，每個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)象的轉(zhuǎn)化特征值口_\^1116與該業(yè)務(wù)對(duì)象的歷史轉(zhuǎn)化量p_num 成正比。其中每個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)象的歷史瀏覽量b_num基于該業(yè)務(wù)對(duì)象每個(gè)單位歷史時(shí)間的瀏覽 量與該單位歷史時(shí)間的時(shí)間衰退因子計(jì)算得到；每個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)象的歷史轉(zhuǎn)化量P_num基于該 業(yè)務(wù)對(duì)象每個(gè)單位歷史時(shí)間的轉(zhuǎn)化量與該單位歷史時(shí)間的時(shí)間衰退因子計(jì)算得到。
[0085] 具體地，每個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)象的歷史瀏覽量可以通過以下方式計(jì)算得到：
[0086]
[0087] 每個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)象的歷史轉(zhuǎn)化量可以通過以下方式計(jì)算得到：
[0088]
。
[0089] 其中，匕為該業(yè)務(wù)對(duì)象的單位歷史時(shí)間i內(nèi)的瀏覽量，p 該業(yè)務(wù)對(duì)象的單位歷 史時(shí)間i內(nèi)的轉(zhuǎn)化量，s為該業(yè)務(wù)對(duì)象的單位歷史時(shí)間i的總個(gè)數(shù)，即使用了 s個(gè)單位歷史 時(shí)間的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)轉(zhuǎn)化特征值P_value或?yàn)g覽特征值b_value。Θ ;即為該業(yè)務(wù)對(duì)象的單位 歷史時(shí)間i對(duì)應(yīng)的時(shí)間衰退因子。為了便于對(duì)上述計(jì)算公式的理解，下面以電子商務(wù)網(wǎng)站 舉例說明，對(duì)于某一產(chǎn)品來說，計(jì)算歷史瀏覽量時(shí)可以是分別計(jì)算14天內(nèi)每一天的瀏覽量 與該天的時(shí)間因子的乘積，再將14天內(nèi)計(jì)算出的所有乘積相加，而對(duì)歷史轉(zhuǎn)化量的計(jì)算方 式類似。
[0090] 其中，時(shí)間衰退因子能夠表征其對(duì)應(yīng)的行為數(shù)值的衰退速度。例如在計(jì)算歷史瀏 覽量時(shí)某一天的時(shí)間衰退因子，表示該天的瀏覽量的衰退速度。因此，引入時(shí)間衰退因子的 上述計(jì)算方式，使得最終計(jì)算出的排序特征值也能夠表示出瀏覽量和轉(zhuǎn)化量的衰退速度。
[0091] 在本申請(qǐng)實(shí)施例中，時(shí)間衰退因子的計(jì)算方式可以有多種，對(duì)此不加以限定。下面 給出一種優(yōu)選的計(jì)算方式，并且在下面給出的這種計(jì)算方式中，時(shí)間衰退因子不僅能夠表 征其對(duì)應(yīng)的行為數(shù)值的衰退速度，而且還能夠預(yù)測出該業(yè)務(wù)對(duì)象的行為數(shù)值的變化趨勢。
[0092] 每個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)象的單位歷史時(shí)間i的時(shí)間衰退因子Θ i可以為Θ i= exp(-a XcU)， 其中a為與該業(yè)務(wù)對(duì)象所屬分類對(duì)應(yīng)的常數(shù)，表示了該分類的冷卻速度，針對(duì)不同的分類 可以設(shè)置不同的值，例如對(duì)于服裝類的業(yè)務(wù)對(duì)象，由于更新?lián)Q代速度很快，因此a的值比 較大，而對(duì)于基本元器件類的業(yè)務(wù)對(duì)象，由于更新?lián)Q代速度很慢，因此a的值也比較小。山 為該單位歷史時(shí)間i與當(dāng)前時(shí)間的時(shí)間間隔。例如單位時(shí)間i以天為單位，昨天的時(shí)間衰 退因子為： 9丨=exp (_a X 1)，前天的時(shí)間衰退因子為：Θ 2= exp (_a X 2)，以此類推。對(duì) 于每一天，時(shí)間衰退因子均不同，因此使得該天對(duì)應(yīng)的瀏覽量/轉(zhuǎn)出量的貢獻(xiàn)均不同，并且 距離當(dāng)前時(shí)間越近的，時(shí)間衰退因子的數(shù)值越大，因此其貢獻(xiàn)越大，而距離現(xiàn)在越遠(yuǎn)的，時(shí) 間衰退因子的數(shù)值越小，因此隨著時(shí)間的衰退其貢獻(xiàn)也就越小。最終使得瀏覽量/轉(zhuǎn)出量 呈上升趨勢的業(yè)務(wù)對(duì)象，排序特征值也就越大，最終排序的位置也就越高，從而超越那些慢 慢在退熱的業(yè)務(wù)對(duì)象。舉個(gè)例子，在春夏交替的日子，某件春季長裙的銷量和瀏覽量正在 慢慢消退，而另一件夏季短裙則開始悄悄走俏，因此通過這種方式的時(shí)間衰退因子，則能夠 保證后一件夏季短裙的排序特征值相對(duì)更高，從而在排序結(jié)果中位于前一件春季長裙的前 面，顯然更加符合這兩件產(chǎn)品的發(fā)展趨勢，也更加符合用戶的實(shí)際需求。
[0093] 在本申請(qǐng)實(shí)施例中，每個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)象對(duì)應(yīng)的排序特征值o_value通過以下方式計(jì) 算：
[0094] o_value = Wi Xb_value+w2Xp_value，其中 b_value 是該業(yè)務(wù)對(duì)象的瀏覽特征值， p_value是該業(yè)務(wù)對(duì)象的轉(zhuǎn)化特征值，Wl是為瀏覽特征值設(shè)置的權(quán)重值，《2是為轉(zhuǎn)化特征值 設(shè)置的權(quán)重值。在上述內(nèi)容中已經(jīng)重點(diǎn)說明了權(quán)重值^和w 2的獲取方式，下面重點(diǎn)介紹兩 個(gè)特征值：瀏覽特征值b_value和轉(zhuǎn)化特征值p_value〇
[0095] ( 一）瀏覽特征值 b_value
[0096] 每個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)象的瀏覽特征值b_value與該業(yè)務(wù)對(duì)象的歷史瀏覽量b_num成正比， 實(shí)際上，由于瀏覽量相比于轉(zhuǎn)化量，數(shù)值比較大，在現(xiàn)有技術(shù)中由于直接根據(jù)瀏覽量和轉(zhuǎn)化 量計(jì)算排序特征值，往往會(huì)使得瀏覽量壓過轉(zhuǎn)化量，而在本申請(qǐng)實(shí)施例中可以通過以下的 計(jì)算方式對(duì)瀏覽量進(jìn)行處理：
[0097] 每個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)象的瀏覽特征值可以為：b_value = logm(b_num+l)，其中，b_num為該 業(yè)務(wù)對(duì)象的歷史瀏覽量，2 < m < 4, m優(yōu)選為自然對(duì)數(shù)e?？梢姡旧暾?qǐng)實(shí)施例中通過log 函數(shù)對(duì)歷史瀏覽量進(jìn)行了處理，不僅使得瀏覽特征值仍然與歷史瀏覽量成正比關(guān)系，而且 解決了瀏覽量相比于其他數(shù)值（轉(zhuǎn)化量等）數(shù)值較大的問題。其中，log函數(shù)里的"+1"處 理是為了在保證瀏覽特征值一定大于或等于〇,并且對(duì)瀏覽特征值的影響最小。
[0098] (二）轉(zhuǎn)化特征值 p_value
[0099] 在現(xiàn)有技術(shù)中，直接根據(jù)瀏覽量和轉(zhuǎn)化量計(jì)算排序特征值，顯然這種方式無法有 效地防止作弊行為。舉個(gè)例子，為了提高某一業(yè)務(wù)對(duì)象最終的排序位置，可以不停地執(zhí)行轉(zhuǎn) 化操作，也就是通過虛假行為提高轉(zhuǎn)化量，最終通過這種作弊方式提高了排序位置。針對(duì)上 述技術(shù)問題，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種優(yōu)選的計(jì)算轉(zhuǎn)化特征值？_￥31116的方式：
[0100] 每個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)象的轉(zhuǎn)化特征值p_value與該業(yè)務(wù)對(duì)象的歷史轉(zhuǎn)化量p_num成正比， 且與該業(yè)務(wù)對(duì)象的平均轉(zhuǎn)化率與歷史轉(zhuǎn)化率的差值的絕對(duì)值成反比；該業(yè)務(wù)對(duì)象的平均轉(zhuǎn) 化率為該業(yè)務(wù)對(duì)象所屬類目下的所有業(yè)務(wù)對(duì)象的轉(zhuǎn)化率的平均值。
[0101] 可見，通過上述方式計(jì)算出的轉(zhuǎn)化特征值口_^1116考慮了平均轉(zhuǎn)化率，平均轉(zhuǎn)化 率指的是該業(yè)務(wù)對(duì)象所屬類目下的所有業(yè)務(wù)對(duì)象的轉(zhuǎn)化率的平均值，因此能夠反映出這一 類目的轉(zhuǎn)化基本情況，只有當(dāng)歷史轉(zhuǎn)化率接近于平均轉(zhuǎn)化率時(shí)，兩者的差值的絕對(duì)值也就 越小，此時(shí)計(jì)算出的轉(zhuǎn)化特征值也就越高，最終的排序位置也就越高。而顯然所屬類目下的 所有業(yè)務(wù)對(duì)象的轉(zhuǎn)化率的平均值是基于大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得到的，作弊者顯然無法獲知這一 數(shù)據(jù)，因此也就無法人為地改變歷史轉(zhuǎn)化率去接近平均轉(zhuǎn)化率，顯然這種計(jì)算方式能夠很 好地打壓以下作弊方式：若某一業(yè)務(wù)對(duì)象的歷史轉(zhuǎn)化率過高時(shí)，則說明很有可能是通過作 弊行為的虛假數(shù)據(jù)，而若歷史轉(zhuǎn)化率過低，則說明要么是該業(yè)務(wù)對(duì)象不符合用戶的實(shí)際需 求，要么說明瀏覽量是通過作弊行為所抬高的數(shù)據(jù)，而上述轉(zhuǎn)換特征值的計(jì)算方式則在這 兩種情況下都能壓低最終計(jì)算出的轉(zhuǎn)換特征值，很好地打壓了作弊行為。而且從客觀角度 上來說，只有接近于平均轉(zhuǎn)化率，才能說明這一業(yè)務(wù)對(duì)象的轉(zhuǎn)化情況是最正常的，也最符合 實(shí)際情況。
[0102] 此外由于很多業(yè)務(wù)對(duì)象都是具有價(jià)值屬性值的，因此在很多情況下在對(duì)業(yè)務(wù)對(duì)象 進(jìn)行轉(zhuǎn)化操作時(shí)，往往是需要付出一定的消耗的（該消耗一般即為價(jià)值屬性值）。而有些業(yè) 務(wù)對(duì)象由于價(jià)值屬性值相對(duì)較高，因此轉(zhuǎn)化量也通常較低，但是并不能說明這種業(yè)務(wù)對(duì)象 不符合用戶的實(shí)際需求，顯然現(xiàn)有技術(shù)在計(jì)算排序特征值時(shí)并沒有將這種情況考慮進(jìn)去。
[0103] 因此本申請(qǐng)實(shí)施例在計(jì)算轉(zhuǎn)化特征值p_value時(shí)，每個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)象的轉(zhuǎn)化特征值p_ va 1 ue還可以與該業(yè)務(wù)對(duì)象的價(jià)值屬性值pr i ce成正比?？梢?，通過這種方式計(jì)算出的轉(zhuǎn)化 特征值P_value不僅考慮了歷史轉(zhuǎn)化量p_num，而且還考慮了價(jià)值屬性值price，當(dāng)價(jià)值屬 性值越高時(shí)，其計(jì)算出的轉(zhuǎn)化特征值也越大，因此最終的排序位置也就越高。解決了現(xiàn)有技 術(shù)中由于價(jià)值屬性值相對(duì)較高而造成轉(zhuǎn)化量下降的問題。
[0104] 具體地，轉(zhuǎn)換特征值可以通過下式計(jì)算得到：
[0105] 每個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)象的轉(zhuǎn)化特征值為：p_value = (p_numXprice'）z;p_num為該業(yè)務(wù)對(duì) 象的歷史轉(zhuǎn)化量；price'與該業(yè)務(wù)對(duì)象的價(jià)值屬性值成正比，z與該業(yè)務(wù)對(duì)象的平均轉(zhuǎn)化 率與歷史轉(zhuǎn)化率的差值的絕對(duì)值成反比。
[0106] 其中，z和price'可以分別通過以下方式計(jì)算得到：
[0107]
其中，c為該業(yè)務(wù) 對(duì)象的歷史轉(zhuǎn)化率的倒數(shù)，F(xiàn)為該業(yè)務(wù)對(duì)象的平均轉(zhuǎn)化率的倒數(shù)。也就是說，
:b_num為該業(yè)務(wù)對(duì)象所屬類目下的所有業(yè)務(wù)對(duì)象 的歷史瀏覽量之用
為該業(yè)務(wù)對(duì)象所屬類目下的所有業(yè)務(wù)對(duì)象的歷史轉(zhuǎn)化 量之和。需要說明的是，為了保證C的分母不為〇,還可以對(duì)f作進(jìn)一步的處理，比如使得
[0108] price' = [loga(price+l)+l];其中price為該業(yè)務(wù)對(duì)象的價(jià)值屬性值， 2 < a < 4, a優(yōu)選為自然對(duì)數(shù)e。可見上式中通過log函數(shù)的方式對(duì)價(jià)值屬性值price進(jìn) 行了處理。
[0109] 因此，本申請(qǐng)實(shí)施例中的轉(zhuǎn)化特征值優(yōu)選為：
[0110] p_value = {p_numX [In (price+l)+1]}z，z 優(yōu)選為

其中，若引入時(shí)間衰退因子，貝ij ?
.)。此時(shí)，歷史瀏覽量b_num，歷史轉(zhuǎn)化量p_num和轉(zhuǎn)化特征值p_ value三者的對(duì)應(yīng)關(guān)系如圖3所示。從圖3中可以看出，只有當(dāng)歷史瀏覽量b_num和歷史 轉(zhuǎn)化量P_num同時(shí)增長時(shí)，轉(zhuǎn)化特征值p_value才會(huì)增長。下面通過圖4和圖5進(jìn)一步說 明。圖4是當(dāng)歷史瀏覽量b_num不變時(shí)，歷史轉(zhuǎn)化量p_num和轉(zhuǎn)化特征值p_value的對(duì)應(yīng) 關(guān)系圖，可以看出，歷史轉(zhuǎn)化量p_num和轉(zhuǎn)化特征值p_value兩者并不是同比例變化，這是 因?yàn)楫?dāng)歷史瀏覽量b_num不高，而歷史轉(zhuǎn)化量p_num相對(duì)較高時(shí)，很有可能是作弊行為導(dǎo)致 的虛高。圖5是當(dāng)歷史轉(zhuǎn)化量p_num不變時(shí)，歷史瀏覽量b_num和轉(zhuǎn)化特征值p_value的 對(duì)應(yīng)關(guān)系圖，可以看出，如果歷史瀏覽量b_num -直在增長而歷史轉(zhuǎn)化量p_num沒有變化， 則說明要么是該業(yè)務(wù)對(duì)象不符合用戶的實(shí)際需求，要么說明瀏覽量是通過作弊行為所抬高 的數(shù)據(jù)，此時(shí)會(huì)降低轉(zhuǎn)化特征值p_value。實(shí)際上只有當(dāng)歷史瀏覽量b_num和歷史轉(zhuǎn)化量 p_num同比增長，且比例接近于所屬類目下所有業(yè)務(wù)對(duì)象的轉(zhuǎn)化率的平均值時(shí)，轉(zhuǎn)化特征值 p_value才會(huì)快速地增長。
[0111] 上面重點(diǎn)介紹了本申請(qǐng)實(shí)施例中的瀏覽特征值和轉(zhuǎn)化特征值。在本申請(qǐng)實(shí)施例 中，在計(jì)算排序特征值時(shí)還引入了另外一個(gè)特征值：撤銷轉(zhuǎn)化特征值。下面進(jìn)行介紹。
[0112] (三）撤銷轉(zhuǎn)化特征值
[0113] 當(dāng)網(wǎng)站向用戶展示多個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)象時(shí)，用戶在瀏覽后可以進(jìn)行對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)化操作。實(shí) 際上在很多應(yīng)用場景下，用戶還可以撤銷已經(jīng)執(zhí)行的轉(zhuǎn)化操作。例如用戶在購買某一商品 后，可以進(jìn)行退貨操作撤銷之前的購買操作；又例如用戶在對(duì)某一論壇回復(fù)后，可以刪除該 回復(fù)。而現(xiàn)有技術(shù)在對(duì)多個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)象排序時(shí)，實(shí)際上并沒有考慮用戶的撤銷轉(zhuǎn)化操作。為 了解決這一問題，本申請(qǐng)實(shí)施例中可以通過以下方式計(jì)算排序特征值。
[0114] 每個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)象對(duì)應(yīng)的排序特征值還減去該業(yè)務(wù)對(duì)象的撤銷轉(zhuǎn)化特征值，也就是 說，排序特征值可以通過以下方式計(jì)算得到：
[0115] o_value = w1Xb_value+w2Xp_value-r_value
[0116] 該業(yè)務(wù)對(duì)象