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基于用户认知的电子商务网站知识推荐服务接受模型研究

发布时间:2017-05-12 22:00

  本文关键词:基于用户认知的电子商务网站知识推荐服务接受模型研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:随着电子商务的迅猛发展,推荐服务越来越成为未来网络精细服务的重要内容。但据课题组前期调查,有平均近25%的用户对推荐服务持消极态度。而决定用户是否接受推荐服务的关键因素则是推荐内容是否满足用户需求。目前用户对推荐的需求主要有两大缺口:①解决用户信息迷航的个性化推荐服务,这是目前学术界研究的焦点;②解决用户购买商品时知识不足的在线购买决策辅助服务——知识推荐服务。本研究主要研究后者。 随着数码产品、高科技产品日益渗透我们的日常生活,消费者普遍缺乏商品参数属性相关专业知识,导致购买决策困惑问题日益凸显,用户期待一种更为人性化的可以在线辅助决策的知识推荐服务,但目前电子商务网站提供的知识推荐服务(产品“对比”)功能非常简单,用户的认知负荷大,用户的接受程度较低。 基于此,本论文延续课题团队前期研究成果,选取知识推荐服务为对象,来研究电子商务网站推荐服务用户接受问题,同时依据文献调研、网络调研以及实验体验构建了知识推荐服务接受影响因素模型,采用SPSS、AMOS等软件对实验数据进行了分析和模型验证,并引入认知心理学的相关理论,重点分析了个体的认知方式在其中的影响作用,最终为未来构建符合用户认知偏好的知识推荐服务内容提供依据和方向。
【关键词】:电子商务 推荐服务 接受行为 影响因素分析 知识推荐 结构方程模型
【学位授予单位】:南京理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:F224;F713.36
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-7
  • 目录7-10
  • 图表目录10-12
  • 1 绪论12-22
  • 1.1 研究背景12-18
  • 1.1.1 推荐服务已成为未来网络精细化服务的重要内容12
  • 1.1.2 现有推荐服务用户使用现状12-14
  • 1.1.3 影响推荐使用接受的主要问题14-16
  • 1.1.4 研究问题提出16-18
  • 1.2 研究意义18
  • 1.2.1 理论意义18
  • 1.2.2 实践意义18
  • 1.3 研究内容18-20
  • 1.4 研究创新点与难点20-22
  • 2 电子商务网站推荐与知识推荐服务概述22-41
  • 2.1 电子商务网站推荐服务概述22-23
  • 2.2 电子商务网站推荐使用调研分析23-26
  • 2.2.1 调研目的23
  • 2.2.2 调研方案设计23-24
  • 2.2.3 调研结果24-26
  • 2.3 知识推荐服务研究26-29
  • 2.3.1 知识推荐服务的内涵26-28
  • 2.3.2 知识推荐服务相关研究28
  • 2.3.3 我们前期研究成果28-29
  • 2.4 推荐接受过程中的认知机理研究29-34
  • 2.4.1 信息加工理论29-31
  • 2.4.2 说服理论31-32
  • 2.4.3 信息详细模型(ELM)32-34
  • 2.5 知识推荐服务的影响因素分析34-38
  • 2.5.1 技术接受的主要影响因素归纳34-35
  • 2.5.2 推荐接受的主要影响因素总结35-38
  • 2.5.3 知识推荐主要影响因素分析38
  • 2.6 电子商务网站推荐服务接受相关实证研究38-41
  • 3 电子商务网站知识推荐服务接受模型构建41-57
  • 3.1 结构变量设计41-48
  • 3.1.1 网站专业性42
  • 3.1.2 知识推荐服务呈现内容42-43
  • 3.1.3 知识推荐服务呈现方式43
  • 3.1.4 用户知识水平43-44
  • 3.1.5 用户认知方式44-46
  • 3.1.6 产品特性46
  • 3.1.7 感知价值、态度、接受意图46-48
  • 3.1.8 信任48
  • 3.2 结构模型构建48-50
  • 3.3 观测变量设计50-55
  • 3.3.1 平台及知识推荐服务特性50-52
  • 3.3.2 用户特性52-54
  • 3.3.3 产品特性54
  • 3.3.4 感知价值、信任、态度、接受意图54-55
  • 3.4 测量模型的构建55-57
  • 4 知识推荐接受模型实证方案设计及其变量统计分析57-70
  • 4.1 知识推荐实证方案设计57-62
  • 4.1.1 知识推荐体验实验设计57-58
  • 4.1.2 知识推荐问卷使用情境设计58-59
  • 4.1.3 问卷提问项设计59-62
  • 4.2 知识推荐接受模型变量统计分析62-65
  • 4.2.1 样本构成62-63
  • 4.2.2 各变量描述性统计63-65
  • 4.3 方差分析65-70
  • 4.3.1 性别的方差分析65-66
  • 4.3.2 网购频率的方差分析66-67
  • 4.3.3 认知方式(认知风格角度)的方差分析67-68
  • 4.3.4 认知方式(认知需求角度)的方差分析68-70
  • 5 知识推荐接受模型实证研究与分析70-89
  • 5.1 探索性因子分析70-77
  • 5.2 信度、效度分析77-79
  • 5.2.1 信度分析77-78
  • 5.2.2 效度分析78-79
  • 5.3 验证性因子分析79-83
  • 5.3.1 单一性分析80-82
  • 5.3.2 聚合效度和区分效度分析82-83
  • 5.4 模型评价与修正83-89
  • 5.4.1 模型分析83-84
  • 5.4.2 模型修正84-86
  • 5.4.3 假设检验86-89
  • 6 结论89-100
  • 6.1 研究结论89-92
  • 6.2 分析与讨论92-97
  • 6.2.1 各外部变量与感知价值92-94
  • 6.2.2 各外部变量与信任94-96
  • 6.2.3 感知价值与信任96
  • 6.2.4 认知需求与知识推荐服务呈现内容96-97
  • 6.3 研究启示97-98
  • 6.3.1 知识推荐服务呈现内容设计建议97
  • 6.3.2 知识推荐服务呈现方式设计建议97-98
  • 6.3.3 知识推荐服务可信度设计建议98
  • 6.4 研究不足与展望98-100
  • 致谢100-101
  • 参考文献101-107
  • 附录A:电子商务网站推荐服务接受情况调查107-113
  • 附录B:电子商务网站知识推荐服务接受影响因素调查113-117

【参考文献】

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本文编号:360914

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