在线个性化推荐系统用户采纳影响因素研究

发布时间：2017-04-13 20:27

  本文关键词：在线个性化推荐系统用户采纳影响因素研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着互联网和电子商务的蓬勃发展,越来越多的用户开始青睐网络购物。但是,信息急剧膨胀也带来了信息超载,用户很难在海量的商品和信息中快速找到目标。电子商务推荐系统应运而生,成为电子商务企业解决这一难题的有力工具。尽管个性化推荐系统已经为商家创造了巨大的经济效益,但存在不少用户拒绝采纳与使用的问题。目前,国内外关于电子商务推荐系统用户采纳意愿的系统性研究成果还比较少。因此,有必要对此展开深入的研究。本文基于前人的研究成果,从用户的角度出发,改进整合型科技接受与使用模型,结合电子商务推荐系统的特性,构建用户采纳意向研究的理论框架。设计测量量表与调查问卷,提出12条基本假设。通过网络发布和回收问卷并进行了实证分析。首先,利用SPSS20.0软件进行描述性统计分析、信度和效度分析、验证性因子分析等。然后,运用AMOS20.0软件建立用户采纳影响因素的结构方程模型。通过模型拟合验证对初始SEM模型进行评估,再进行模型修正和路径分析,检验各路径的显著性。最后,进行假设检验分析,明确了各变量之间的关系以及对用户采纳意向的影响程度。本研究通过理论研究和实证分析,得到以下结论:(1)绩效期望、沉浸体验、社群影响显著正向影响用户的采纳意愿,感知风险与之显著负相关;(2)努力期望和自我认知对用户采纳意愿的影响并不显著,自我认知直接显著影响努力期望,努力期望通过绩效期望这个中介变量间接显著影响采纳意愿;(3)感知推荐质量通过绩效期望间接显著影响采纳意愿,感知时效性与感知推荐质量、绩效期望和努力期望均显著正相关,并通过绩效期望间接显著影响采纳意愿;(4)用户的采纳意愿直接正向显著影响其采纳行为。根据以上研究结果,结合我国电子商务推荐系统的发展现状和受访者反馈情况,从提高用户采纳程度和改善推荐系统功能两方面,有针对性的给出了措施和建议,以期为完善电子商务推荐系统的功能和提高其被采纳的程度提供理论指导。
【关键词】：个性化推荐系统 电子商务 UTAUT模型 用户采纳 影响因素
【学位授予单位】：天津职业技术师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.6
【目录】：

• 摘要4-5
• abstract5-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 研究背景和动机9-11
• 1.1.1 研究背景9-11
• 1.1.2 研究动机11
• 1.2 研究目的11-12
• 1.3 研究意义12-13
• 1.3.1 理论意义12
• 1.3.2 实践意义12-13
• 1.4 研究方法和技术路线13-14
• 1.4.1 研究方法13-14
• 1.4.2 技术路线14
• 1.5 研究内容及可能的创新点14-17
• 1.5.1 研究内容14-15
• 1.5.2 可能的创新点15-17
• 第二章 文献综述17-35
• 2.1 个性化推荐系统综述17-24
• 2.1.1 个性化推荐系统的内涵17-18
• 2.1.2 个性化推荐系统的作用和分类18-20
• 2.1.3 个性化推荐系统的工作原理、流程和组成20-21
• 2.1.4 个性化推荐系统的推荐形式21-22
• 2.1.5 电子商务个性化推荐系统的发展现状22-24
• 2.2 个性化推荐系统用户采纳研究综述24-26
• 2.2.1 国内在线个性化推荐系统用户采纳研究现状24-25
• 2.2.2 国外在线个性化推荐系统用户采纳研究现状25-26
• 2.3 技术接受模型相关理论综述26-33
• 2.3.1 技术接受模型及其发展（TAM模型）26-28
• 2.3.2 整合型技术接受与使用模型(UTAUT模型)28-33
• 2.4 国内外文献评述33-35
• 第三章 用户采纳模型构建及研究假设35-45
• 3.1 初始模型构建及原理35-37
• 3.2 变量定义和测量维度37-42
• 3.3 研究假设42-44
• 3.3.1 UTAUT中原始变量的相关假设42
• 3.3.2 其他新增变量的相关研究假设42-44
• 3.3.3 电子商务推荐系统用户采纳模型假设汇总44
• 3.4 本章小结44-45
• 第四章 问卷设计与数据收集45-53
• 4.1 调查问卷设计45-48
• 4.1.1 调查问卷的结构45
• 4.1.2 研究变量的测量45-48
• 4.2 样本选取48-49
• 4.3 问卷预调研及分析49-51
• 4.3.1 问卷前测49-50
• 4.3.2 量表修正50-51
• 4.4 正式调研和数据收集51
• 4.5 数据分析方法51-52
• 4.5.1 量表验证方法51-52
• 4.5.2 假设验证方法52
• 4.6 本章小结52-53
• 第五章 数据分析53-60
• 5.1 描述性统计分析53-55
• 5.1.1 用户基本情况的描述统计分析53-54
• 5.1.2 用户对电子商务推荐系统的了解情况调查54-55
• 5.2 信度和效度分析55-58
• 5.2.1 问卷信度分析55-56
• 5.2.2 问卷效度分析56-58
• 5.3 验证性因子分析58
• 5.4 本章小结58-60
• 第六章 模型验证和结果分析60-66
• 6.1 结构方程模型（SEM）建模60
• 6.2 模型拟合验证60-62
• 6.3 模型修正和路径分析62-64
• 6.4 假设检验分析64-65
• 6.5 本章小结65-66
• 第七章 研究总结和展望66-73
• 7.1 实证结果讨论66-68
• 7.2 对策和建议68-70
• 7.3 研究局限与展望70-73
• 7.3.1 本研究的局限71
• 7.3.2 未来的研究展望71-73
• 参考文献73-78
• 致谢78-79
• 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文79-80
• 附录80-82

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