之前介绍了通用的经验型权重配置算法，但是仍然无法对200多个类目做到很细致的权重配置，人的精力无法对每个类目做分析，设定一个合适的经验权重值。
那么由此产生了一个问题：可不可以为这种场景适配一个机器学习的算法，为所有叶子目录做一个权重配置，前提是要根据正确和错误的数据充分的训练样本数据，有了之前人工算法 的数据，多多少少沉淀了大量的正确数据和错误数据。各个因子占权重可以由机器学习算法来产生一个适配每一个类目的数据，数据胜于经验。因子的选取能选取更多的维度。
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