1. 本选题研究的目的及意义
随着电子商务的迅猛发展，电商平台上的商品数量呈爆炸式增长，用户面临着海量的商品信息，如何从众多商品中快速找到符合自身需求的产品成为一个难题。
传统的电商排序算法往往过于单一，例如仅考虑商品销量或价格，难以满足用户多样化的购物需求。
为了解决上述问题，本课题旨在研究和开发一种电商网站商品多因素排序系统，旨在通过综合考虑商品属性、用户偏好、平台规则等多个因素，对商品进行个性化排序，提高用户购物体验，提升平台的转化率和用户粘性。
2. 本选题国内外研究状况综述
商品排序是电商平台的核心功能之一，多年来，国内外学者和企业对其进行了大量的研究和实践，取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内电商平台起步较晚，但发展迅速，在商品排序方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题将针对电商网站商品多因素排序系统进行设计与开发，主要研究内容包括以下几个方面：
1.多因素排序模型构建:研究不同因素对商品排序的影响，包括商品属性（如价格、销量、评分、类别等）、用户偏好（如浏览历史、购买记录、搜索关键词等）、平台规则（如促销活动、广告推荐等）等。
设计多因素融合的排序模型，利用机器学习算法学习不同因素的权重，实现个性化排序。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.文献调研与需求分析:收集并研读国内外电商商品排序相关的文献资料，了解该领域的最新研究成果和发展趋势。
在此基础上，对目标电商平台进行深入分析，明确用户需求、平台特点和业务流程，为系统设计提供依据。
2.系统设计:根据需求分析的结果，设计系统的整体架构、功能模块、数据库模型等。
5. 研究的创新点
本课题的研究创新点主要体现在以下几个方面：
1.多因素融合的个性化排序：不同于传统的单一因素排序方法，本研究将综合考虑商品属性、用户偏好、平台规则等多个因素，构建多层次、多维度的排序模型，实现更加精准的个性化商品推荐。
2.深度学习与传统排序算法结合：将深度学习技术应用于电商商品排序，结合传统排序算法的优点，构建更加智能、高效的排序模型，提升排序结果的准确性和鲁棒性。
3.用户行为分析与兴趣挖掘：深入分析用户在电商平台上的浏览、搜索、购买等行为数据，挖掘用户的潜在兴趣和需求，为个性化排序提供更加精准的用户画像。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]李晓东,李晓华.基于改进ELECTRE法的电商平台商品排序方法[J].计算机应用研究,2022,39(01):200-204.
[2]王伟,彭进.面向用户满意度的跨境电商商品排序方法[J].计算机科学,2021,48(05):125-132.
[3]刘洋,周尚波,张永林.融合用户评论情感倾向的电商商品排序方法[J].计算机工程与科学,2020,42(10):1863-1871.
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