各維度得分:每個維度由1-3個相關的指標項組成,根據商家各項指標在所處主營二級類目的實際情況或商家自身的指標表現,由大數據模型計算出對應的指標得分,每個指標滿分為10分。 指標權重:根據各品類行業情況及平臺自身情況,不同類目下的因子權重側重點不同,并且根據各品類的發展情況,不同時期下,不同類目的權重配比也會有相應的調整。 保護分說明:若由于數據不足,導致某項指標無得分的情況時,該指標權重會根據模型算法自動分配至其他指標下。若出現權重配比公式與實際權重配比有差異的情況,以實際模型計算出的店鋪綜合得分為準。 虛假數據處理:虛假數據均會在計算時予以剔除,并將根據情節嚴重程度,對存在以不正當方式獲取虛假評分、訂單量及成交金額等行為的店鋪在店鋪綜合得分與店鋪星級評定過程中進行相應的減分處理。
各維度得分:每個維度由1-3個相關的指標項組成,根據商家各項指標在所處主營二級類目的實際情況或商家自身的指標表現,由大數據模型計算出對應的指標得分,每個指標滿分為10分。 指標權重:根據各品類行業情況及平臺自身情況,不同類目下的因子權重側重點不同,并且根據各品類的發展情況,不同時期下,不同類目的權重配比也會有相應的調整。 保護分說明:若由于數據不足,導致某項指標無得分的情況時,該指標權重會根據模型算法自動分配至其他指標下。若出現權重配比公式與實際權重配比有差異的情況,以實際模型計算出的店鋪綜合得分為準。 虛假數據處理:虛假數據均會在計算時予以剔除,并將根據情節嚴重程度,對存在以不正當方式獲取虛假評分、訂單量及成交金額等行為的店鋪在店鋪綜合得分與店鋪星級評定過程中進行相應的減分處理。

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