随着电子商务的迅猛发展，电商网站上的商品数量呈爆炸式增长，用户面临着海量商品的选择困境。

传统的商品排序方式，如按价格、销量等单一因素排序，已无法满足用户个性化、多样化的需求。

为了解决这一问题，多因素排序系统应运而生，其通过综合考虑商品属性、用户画像、用户行为等多方面因素，对商品进行个性化排序，提高用户购物体验和平台效益。

本文首先介绍了电商排序系统的研究背景和意义，以及相关概念，如多因素排序模型、推荐系统评估指标等。

然后，对电商网站商品多因素排序系统的研究现状进行了详细综述，包括排序算法、系统架构、评估方法等方面，并分析了现有研究的优势和不足。

接着，介绍了电商网站商品多因素排序系统的主要研究方法，包括机器学习方法、深度学习方法、强化学习方法等。

此外，本文还对当前研究中存在的问题和挑战进行了探讨，并展望了未来的研究方向，如个性化排序、冷启动问题、可解释性等。

关键词：电商网站；商品排序；多因素排序；推荐系统；个性化推荐

#1.1电商网站商品排序电商网站商品排序是指根据用户的搜索词、浏览历史、购买记录等信息，对商品进行排序，将用户可能感兴趣、购买意愿高的商品优先展示给用户。

#1.2多因素排序多因素排序是指在商品排序过程中，综合考虑多种因素，例如商品属性（价格、销量、评分、类别等）、用户画像（性别、年龄、职业、兴趣爱好等）、用户行为（浏览历史、搜索记录、购买记录等）、上下文信息（时间、地点、设备等）等，以提高排序结果的准确性和用户满意度。