我试图根据迄今为止的整体销售情况以及过去x天的销售情况（显示趋势，热门产品），找出对某些产品进行排名的最佳方式
我想做的就是同时使用两者，以便最畅销的产品排名很高，但如果它们已经售罄，它们会被拆除（最近没有销售），或者如果它们的近期销售额特别高跳了起来。
由于它是销售，数字可能是产品的10倍不同，所以我假设我们需要一个对数比例。将两者结合起来的最佳方法是什么？
答案 0 :(得分：3)
我想做的是同时使用两者，以便最畅销的产品排名很高，但如果它们已经售罄，它们会被拆除（最近没有销售），或者如果它们的近期销售额特别高，它们就会被提升
这样做的一个特别简单的方法是为每个产品维护两个exponential moving averages，一个具有短因子，一个具有长因子。请注意，每个这样的平均值只是通过将平均值乘以某个因子乘以一天来更新，并将当天的数字乘以补充因子。
您需要根据您的问题设置这两个因素，但请参阅here有关此因素与平均有效时间之间关系的解释。
考虑到这两种平均值，产品的总分将是一些总分。
由于它是销售，数据可能是产品的10倍不同，所以我假设我们需要一个对数比例。将两者结合起来的最佳方法是什么？
没有最好的方法 - 你需要尝试不同的选项，然后调整它们直到你对结果感到满意为止。
如果长和短平均值 l 和 s ，则一般的平均方法（不是唯一的！）是αf（l） +（1 - α）f（s），其中α在 [0,1] 和 f 中是一些常数是阻尼函数。你已经提到了对数作为阻尼函数，但是你可能会发现，例如，平方根对你的情况更有效（它对小参数或零参数的问题也较少）。