策略方法论之权重设计法｜熵权法

权重设计在策略产品的日常工作中的重要性不言而喻，细小的权重差异往往能决定策略的成败。然而，许多业务权重值仍然依赖于人工经验的主观判断，缺乏客观性与规律性。熵权法作为一种客观赋予权重的方法，为制定权重提供了一种科学的解决方案。接下来，我们将从概念定义、方法原理、应用案例说明以及方法适用场景四个部分，详细介绍熵权法。

熵权法是一种基于信息熵计算各指标变异程度和权重的方法。在应用过程中，首先计算各指标的熵值，熵值较小的指标表示其变异程度大，提供信息量多，在综合评价中作用大，权重也相应较大。反之，熵值较大的指标则权重较小。通过熵权调整各指标权重，最终得出较为客观的指标权重。

以热门排行策略为例，这种策略在各类内容APP中广泛运用，其基本假设是过去一段时间内，最新最热的内容被用户消费的概率大。对于热门内容排序，可以抽象为一个业务函数：F（消费热度，互动热度，搜索热度) -> HeatScore，其中消费热度衡量指标为曝光量、点击率，互动热度为正向互动率，搜索热度为搜索量。在确定这些指标的权重时，熵权法可以提供指导。

通过实际数据模拟应用熵权法，我们可以将数据抽象为m*n矩阵。以具体案例分析，通过熵权法计算得到的权重为：HeatScore = 0.51 * 曝光量归一化值 + 0.07*点击率归一化值 + 0.13*正向互动率归一化值 + 0.30*搜索量归一化值。经过排序，我们得到了热点事件排序的序列，符合用户理解和认知。若排序结果与业务经验或用户感知存在较大差异，应适当调整权重。

熵权法适用于指标离散程度高的场景，但权重设定可能与业务经验或目标产生冲突，因此在实际应用中需要结合专家经验进行调整。对于包含分层结构的因子，上层因子根据专家经验判断，底层指标权重难以确定时，熵权法较为适用。综上，熵权法提供了一种科学的权重制定方法，但在应用时需结合业务专家的经验，以充分发挥其优势。