熵权法是一种客观赋权方法，其基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重依据的原理指标的变异程度越小，所反映的信息量也越少，其对应的权值也应该越低通过熵值理论将不同指标的信息熵值进行统计分析，得出每个指标的权重，从而实现多个指标综合评估的方法具体来说，熵权法首先要计算出每个指标。
对于热门内容排序，可以抽象为一个业务函数F消费热度，互动热度，搜索热度 HeatScore，其中消费热度衡量指标为曝光量点击率，互动热度为正向互动率，搜索热度为搜索量在确定这些指标的权重时，熵权法可以提供指导通过实际数据模拟应用熵权法，我们可以将数据抽象为m*n矩阵以具体案例分析。
常用的方法有两种，一是直接利用信息熵的倒数进行归一化处理得到权重，二是基于信息冗余度来计算权重5 计算综合得分利用得到的权重和原始数据，计算每个样本的综合得分Stata操作 在Stata中，熵权法的具体计算过程涉及上述步骤的编程实现这包括数据标准化计算指标比重计算信息熵计算权重以及。
熵权法是一种不同的权重分配方法，它基于系统状态的不确定性来确定权重模糊综合评价法的基本思想是通过对数据进行分析，为数据赋予权重熵值是衡量不确定性的一个指标，信息量越大，熵值越小，不确定性越小信息量越小，熵值越大，不确定性越大因此，熵权法通过熵值和指标的变异程度来计算权重。