权重值
已知参与计算的各个feature，如何去确定每个feature的权重呢？本文将为大家介绍一种相对科学的办法，来处理这种多因子权重设置的问题。
这其实就是一个典型的小组投票的过程，通过在方阵行列元素的两两比较，最终可以生成一个判断矩阵。比如对于有A,B,C,D四个feature的判断矩阵如下图所示：
2. 一致性校验
所谓一致性校验是指在进行投票的时候的公平性和一致性。
比如你认为A比B重要，B比C重要，但是从最后的结果来看是C比A重要，这样即为不一致。
一致性校验是通过计算校验系数来实现的，通常用CR来表示，小于0.1即表示一致性校验通过。
CR包含一致性指标（CI）和随机一致性指标（RI）两部分，CR=CI/RI。
CI和RI是一个固定值，与矩阵的阶数有关。
剩下的是一个比较复杂的数学过程，简单介绍几个概念，计算过程大家可以百度一下即可。
下图是通过excel进行计算的：
完美解决！
说在最后
大家这里或许会有个疑问：
采用AHP的方法进行赋权，小组投票阶段是主观判断重要性的，所以是不是会带来误差？
会，一定会。
不过还是我之前说的，策略一定是建立在业务之上的，撇开业务谈策略都是伪策略。
采用AHP模型进行多因子赋权，
需要对该业务有足够的了解，更需要对该target下的多个feature有足够的了解，哪个对于target的贡献度是最大的。
比如对于一个商品，什么样的商品是用户喜欢的？用户喜欢的商品有哪些feature？每个feature对于用户喜欢的贡献程度是什么样的？这些都是需要业务经验参与的。
如果说科学的方法都有一个前提假设，那么AHP也有一个前提，就是先了解业务，再谈策略。
以上，希望能帮助到大家。
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