發(fā)布時(shí)間：2017-03-21 23:14

  本文關(guān)鍵詞：電子商務(wù)個(gè)性化推薦的用戶信息采納影響因素研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展,我國的電子商務(wù)市場(chǎng)規(guī)模和用戶數(shù)量不斷增大。越來越多的在線商品在給用戶帶來更多選擇的同時(shí),也導(dǎo)致了信息過載,使用戶在網(wǎng)絡(luò)購買決策時(shí)中需要付出的信息搜尋和選擇成本不斷增大。為了緩解用戶的信息過載,個(gè)性化推薦服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生,且現(xiàn)已應(yīng)用到了國內(nèi)外的各大電子商務(wù)網(wǎng)站中。盡管個(gè)性化推薦的算法不斷優(yōu)化和改進(jìn),推薦的準(zhǔn)確性和多樣性也逐步提高,但是推薦服務(wù)在實(shí)際的運(yùn)用中的效果并沒有預(yù)期中那么理想。對(duì)用戶來說,電子商務(wù)個(gè)性化推薦對(duì)其網(wǎng)絡(luò)購買行為的影響,實(shí)質(zhì)上是通過其對(duì)推薦信息的采納,來為購買決策過程提供幫助。電子商務(wù)個(gè)性化推薦所推送的是包含產(chǎn)品屬性在內(nèi)信息,對(duì)于所接收到的具體推薦信息,用戶是否會(huì)采納以及哪些因素會(huì)影響用戶對(duì)信息的采納,仍需要進(jìn)一步的研究。本文首先對(duì)個(gè)性化推薦的信息采納內(nèi)涵進(jìn)行了界定,然后在對(duì)個(gè)性化推薦服務(wù)和信息采納相關(guān)理論分析的基礎(chǔ)上,提出推薦來源可信度、推薦個(gè)性化、推薦解釋、推薦時(shí)機(jī)、信息呈現(xiàn)方式和信息過載等影響因素,并結(jié)合信息采納模型(IAM)和整合技術(shù)接受與使用模型(UTAUT),構(gòu)建了個(gè)性化推薦的用戶信息采納模型。然后設(shè)計(jì)并發(fā)放了調(diào)查問卷,通過對(duì)樣本數(shù)據(jù)的實(shí)證分析,對(duì)模型假設(shè)進(jìn)行了驗(yàn)證。通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)：主觀規(guī)范、信任、績效期望和易用期望對(duì)推薦信息采納意愿有直接的正向影響關(guān)系；推薦來源可信度、推薦個(gè)性化、推薦解釋和主觀規(guī)范通過對(duì)信任的影響,間接作用于推薦信息采納意愿；推薦來源可信度、推薦個(gè)性化和推薦解釋通過對(duì)績效期望的影響,間接作用于推薦信息采納意愿；推薦時(shí)機(jī)和信息呈現(xiàn)方式通過對(duì)易用期望的影響,間接作用于推薦信息采納意愿。最后在分析研究結(jié)果的基礎(chǔ)上,為電子商務(wù)網(wǎng)站的個(gè)性化推薦服務(wù)的改進(jìn)提出了一些建議。
【關(guān)鍵詞】：個(gè)性化推薦 信息采納 UTAUT
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F713.36;G252
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-14
• 1 緒論14-19
• 1.1 研究背景與研究意義14-15
• 1.1.1 研究背景14-15
• 1.1.2 研究意義15
• 1.2 研究目標(biāo)與研究內(nèi)容15-17
• 1.2.1 研究目標(biāo)15-16
• 1.2.2 研究內(nèi)容16-17
• 1.3 研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)17-19
• 1.3.1 研究方法17-18
• 1.3.2 研究創(chuàng)新點(diǎn)18-19
• 2 電子商務(wù)個(gè)性化推薦服務(wù)研究綜述19-25
• 2.1 電子商務(wù)個(gè)性化推薦服務(wù)概述19-20
• 2.2 電子商務(wù)個(gè)性化推薦方法研究20-21
• 2.3 電子商務(wù)個(gè)性化推薦服務(wù)的用戶接受影響因素研究21-24
• 2.3.1 推薦系統(tǒng)因素21-23
• 2.3.2 用戶主體因素23
• 2.3.3 社會(huì)因素23-24
• 2.4 電子商務(wù)個(gè)性化推薦的用戶接受研究小結(jié)24-25
• 3 信息采納相關(guān)理論與研究基礎(chǔ)25-33
• 3.1 推薦信息采納的界定25-26
• 3.2 信息采納過程的機(jī)理分析26-28
• 3.2.1 精細(xì)加工可能性模型26
• 3.2.2 信息采納模型26-28
• 3.3 技術(shù)接受相關(guān)理論28-33
• 3.3.1 技術(shù)接受模型28-29
• 3.3.2 整合技術(shù)接受和使用模型29-33
• 4 個(gè)性化推薦的用戶信息采納模型構(gòu)建33-43
• 4.1 論模型設(shè)計(jì)與依據(jù)33-36
• 4.1.1 主變量34-35
• 4.1.2 外部變量35-36
• 4.2 模型變量定義與假設(shè)36-43
• 4.2.1 推薦信息源可信度36-37
• 4.2.2 推薦信息質(zhì)量評(píng)價(jià)37-39
• 4.2.3 主觀規(guī)范39-40
• 4.2.4 信任40
• 4.2.5 績效期望和易用期望40-41
• 4.2.6 用戶認(rèn)知41-43
• 5 個(gè)性化推薦的用戶信息采納模型實(shí)證分析43-63
• 5.1 問卷設(shè)計(jì)與前測(cè)43-46
• 5.1.1 變量定義43-44
• 5.1.2 調(diào)查問卷設(shè)計(jì)44
• 5.1.3 問卷前測(cè)44-46
• 5.2 問卷的發(fā)放與回收46
• 5.3 描述性統(tǒng)計(jì)分析46-48
• 5.4 信度與效度分析48-52
• 5.4.1 信度分析48-49
• 5.4.2 效度分析49-52
• 5.5 相關(guān)分析52-55
• 5.5.1 信任的相關(guān)分析52-53
• 5.5.2 績效期望的相關(guān)分析53-54
• 5.5.3 易用期望的相關(guān)分析54
• 5.5.4 推薦信息采納意愿的相關(guān)分析54-55
• 5.6 回歸分析55-60
• 5.6.1 信任的回歸分析55-56
• 5.6.2 績效期望的回歸分析56-57
• 5.6.3 易用期望的回歸分析57-58
• 5.6.4 推薦信息采納意愿的回歸分析58-60
• 5.7 假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果及討論60-63
• 5.7.1 假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果60
• 5.7.2 模型修正60-61
• 5.7.3 假設(shè)結(jié)果分析61-63
• 6 研究結(jié)論與建議63-67
• 6.1 研究結(jié)論63-64
• 6.2 電子商務(wù)網(wǎng)站個(gè)性化推薦服務(wù)的改進(jìn)建議64-65
• 6.3 研究局限和展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-72
• 附錄72-76
• 致謝76

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：電子商務(wù)個(gè)性化推薦的用戶信息采納影響因素研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：260473