商品排名算法
商品排名算法是一種用於確定線上商店中商品重要性的算法。它通常考慮多種因素，包括銷售量、顧客評價、價格、庫存水平等。以下是一些常見的商品排名算法：
- 簡單排序算法：根據銷售量或顧客評價對商品進行簡單排序。
- 加權排序算法：對不同的因素給予不同的權重，然後根據加權後的總分數進行排序。例如，給予銷售量較高的權重，同時考慮顧客評價和價格。
- 機器學習算法：使用機器學習算法來預測哪些商品可能會更受歡迎，並據此進行排名。
- 時間衰減算法：隨著時間的推移，商品的銷售量和評價的權重逐漸降低，以反映最新的市場趨勢。
- 個性化算法：根據用戶的購買歷史、搜尋記錄和瀏覽行為等個性化因素來推薦商品。
這些算法的目的是幫助線上商店更好地展示其商品，提高用戶滿意度和銷售量。