标准 WooCommerce 可直接落地的概率权重公式(生产可用版)。
目标:
可直接存入 post_meta
可通过 WP-Cron 定时更新
可用于排序推荐
可扩展到 V8/V9 架构
不依赖外部AI也能运行
行为优先(真实转化 > 点击)
时间衰减(防止旧商品垄断)
可人工干预(商业策略)
可扩展(未来加入用户分层)
设:
CTR = 点击率
CVR = 转化率
ATC = 加购率
T = 停留时间评分
P = 利润率评分
I = 库存压力评分
D = 时间衰减
W=(1.0⋅CTR)+(3.0⋅ATC)+(5.0⋅CVR)+(0.5⋅T)+(1.5⋅P)+(1.2⋅I)W = (1.0 \cdot CTR) + (3.0 \cdot ATC) + (5.0 \cdot CVR) + (0.5 \cdot T) + (1.5 \cdot P) + (1.2 \cdot I)
然后乘以时间衰减:
Wfinal=W⋅e−λtW_{final} = W \cdot e^{-\lambda t}
推荐 λ = 0.02 ~ 0.05
基础兴趣信号
强购买意图
最高商业价值信号
防止标题党
计算方式:
归一化到 0~1
库存高 → 提高权重
防止老爆款永久霸榜
$views = (int)get_post_meta($product_id,’ai_views’,true);
$clicks = (int)get_post_meta($product_id,’ai_clicks’,true);
$cart = (int)get_post_meta($product_id,’ai_add_to_cart’,true);
$purchase = (int)get_post_meta($product_id,’ai_purchase’,true);
if($views == 0) return;
$ctr = $clicks / $views;
$atc = $cart / $views;
$cvr = $purchase / $views;
$profit = (float)get_post_meta($product_id,’ai_profit_margin’,true);
$inventory = (float)get_post_meta($product_id,’ai_inventory_score’,true);
$stay_time = (float)get_post_meta($product_id,’ai_stay_score’,true);
$base_weight =
(1.0 * $ctr) +
(3.0 * $atc) +
(5.0 * $cvr) +
(0.5 * $stay_time) +
(1.5 * $profit) +
(1.2 * $inventory);
$days = (time() – get_post_time(‘U’,true,$product_id)) / 86400;
$lambda = 0.03;
$final_weight = $base_weight * exp(-$lambda * $days);
update_post_meta($product_id,’ai_weight’,$final_weight);
}
$products = get_posts($args);
如果你想要真正“概率推荐”,可以再加 Softmax:
Pi=eWi∑eWjP_i = \frac{e^{W_i}}{\sum e^{W_j}}
PHP实现:
这样可以做“随机但偏向高权重”的推荐。
这个模型:
不依赖外部AI
直接运行在 WordPress
可通过 Cron 每小时更新
可扩展加入:
用户分层权重
实体强化权重
GEO区域权重
品牌统治权重
可以增加:
用户画像匹配分
搜索意图匹配分
AI生成内容表现分
多臂赌博算法(探索/利用平衡)