eMAG不同地区的列表算法是什么？

罗马尼亚：  eMAG平台采用机器学习算法，根据“最受欢迎”标准对产品进行排名。该算法会计算产品的受欢迎程度评分，并以此进行排序。算法的计算指标包括：产品页面浏览量、收藏次数、购物车添加次数、订单数量、产品价格、产品新颖度、产品评论数量和产品评分。该算法不考虑商家因素。

如果产品价格与eMAG识别的相关在线商店中类似库存条件下其他现有产品的平均价格相比缺乏竞争力，则产品展示顺序可能会受到影响。此外，标有“推广”标签的付费广告(eMAG广告)也会在排序过程中显示。

保加利亚和匈牙利：  eMAG平台采用“最受欢迎”标准对产品进行排名时，使用了一种算法(机器学习——随机森林)，该算法预测每件产品当日的页面浏览量。算法的输入指标包括：过去30天的产品页面浏览量、过去30天的收藏次数、过去30天的购物车添加次数、过去30天的订单数量、算法运行时的产品价格、产品的新颖度、算法运行时的产品评论数量以及预计送达时间。该算法不考虑商家因素。

使用的公式因日期和类别而异——该算法是自动化的，基于过去的数据，并为每个指标设定权重(例如，对于一个类别，最重要的指标可能是产品页面的浏览量，而对于另一个类别，最重要的指标可能是订单数量)。

临时性变更(例如活动周期)、过滤器的应用、eMAG 平台上提供的服务(例如 eMAG Genius、eMAG 履行、eMAG 广告)不会影响算法的计算和应用。