Algorithm 是否存在任何算法来衡量各种因素？

如果我没有正确解释，请提前道歉。我想知道是否有算法在决策过程中对各种因素进行加权

我在读《编程集体智慧》，在这一章中，你建立了一个搜索引擎，并使用各种因素对网页进行排名（页面排名、词频、字距、标题中的单词等）。基本上，在示例代码中，它们将所有因子作为类中的函数，然后使用此命令对它们进行评分：

weights=[(1.0,self.locationscore(rows)), 
                 (1.0,self.frequencyscore(rows)), 
                 (1.0,self.distancescore(rows)),
                 (1.0,self.pagerankscore(rows)),
                 (1.0,self.linktextscore(rows, wordids))]  

每个因素的排名是相等的（1.0），但我想知道是否有一种方法可以动态地使不同的因素权重不同，而不必手动设置权重？在书中，他们继续使用神经网络来研究用户的点击，但上述权重保持不变

我觉得有一种非静态的方法可以做到这一点，但不确定是什么。任何关于如何实现这一点的建议都是非常好的

提前谢谢

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注意：如果您想要书中的示例代码，请参阅第4章。另外，如果我没有正确解释任何问题，请告诉我，我会更新我的问题。

首先定义你的效用函数。：如何估计一个解决方案是否比另一个更好。您描述的问题的一个常见实用程序是和

另外，创建一个评估集：构建一组查询，以及这些查询的一组预期答案

现在，您可以使用任何AI优化算法（如或）调整权重函数。在这些优化算法中，您的变量是每个算法的权重，您尝试优化您的效用函数

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注意：如果您的搜索引擎API允许一些明确的反馈，您也可以使用相同的方法来保持动态调整：在足够多的用户指出查询的“正确”答案后，您可以将其添加到评估集中，然后再次运行调整算法。

只是头脑风暴，这可能是一个马尔可夫链（每个因素都是链的一部分，并影响其他因素？），或者可能是作为优化问题处理的因素/分数？正如书中提到的，您可能需要基于用户点击行为的某种训练集。之后，您可以使用您最喜欢的机器学习方法尝试“学习”更好的加权方案。