电子商务个性化推荐的用户信息采纳影响因素研究

发布时间：2017-03-21 23:14

  本文关键词：电子商务个性化推荐的用户信息采纳影响因素研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：伴随着互联网的蓬勃发展,我国的电子商务市场规模和用户数量不断增大。越来越多的在线商品在给用户带来更多选择的同时,也导致了信息过载,使用户在网络购买决策时中需要付出的信息搜寻和选择成本不断增大。为了缓解用户的信息过载,个性化推荐服务应运而生,且现已应用到了国内外的各大电子商务网站中。尽管个性化推荐的算法不断优化和改进,推荐的准确性和多样性也逐步提高,但是推荐服务在实际的运用中的效果并没有预期中那么理想。对用户来说,电子商务个性化推荐对其网络购买行为的影响,实质上是通过其对推荐信息的采纳,来为购买决策过程提供帮助。电子商务个性化推荐所推送的是包含产品属性在内信息,对于所接收到的具体推荐信息,用户是否会采纳以及哪些因素会影响用户对信息的采纳,仍需要进一步的研究。本文首先对个性化推荐的信息采纳内涵进行了界定,然后在对个性化推荐服务和信息采纳相关理论分析的基础上,提出推荐来源可信度、推荐个性化、推荐解释、推荐时机、信息呈现方式和信息过载等影响因素,并结合信息采纳模型(IAM)和整合技术接受与使用模型(UTAUT),构建了个性化推荐的用户信息采纳模型。然后设计并发放了调查问卷,通过对样本数据的实证分析,对模型假设进行了验证。通过实证研究发现：主观规范、信任、绩效期望和易用期望对推荐信息采纳意愿有直接的正向影响关系；推荐来源可信度、推荐个性化、推荐解释和主观规范通过对信任的影响,间接作用于推荐信息采纳意愿；推荐来源可信度、推荐个性化和推荐解释通过对绩效期望的影响,间接作用于推荐信息采纳意愿；推荐时机和信息呈现方式通过对易用期望的影响,间接作用于推荐信息采纳意愿。最后在分析研究结果的基础上,为电子商务网站的个性化推荐服务的改进提出了一些建议。
【关键词】：个性化推荐 信息采纳 UTAUT
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F713.36;G252
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-14
• 1 绪论14-19
• 1.1 研究背景与研究意义14-15
• 1.1.1 研究背景14-15
• 1.1.2 研究意义15
• 1.2 研究目标与研究内容15-17
• 1.2.1 研究目标15-16
• 1.2.2 研究内容16-17
• 1.3 研究方法与创新点17-19
• 1.3.1 研究方法17-18
• 1.3.2 研究创新点18-19
• 2 电子商务个性化推荐服务研究综述19-25
• 2.1 电子商务个性化推荐服务概述19-20
• 2.2 电子商务个性化推荐方法研究20-21
• 2.3 电子商务个性化推荐服务的用户接受影响因素研究21-24
• 2.3.1 推荐系统因素21-23
• 2.3.2 用户主体因素23
• 2.3.3 社会因素23-24
• 2.4 电子商务个性化推荐的用户接受研究小结24-25
• 3 信息采纳相关理论与研究基础25-33
• 3.1 推荐信息采纳的界定25-26
• 3.2 信息采纳过程的机理分析26-28
• 3.2.1 精细加工可能性模型26
• 3.2.2 信息采纳模型26-28
• 3.3 技术接受相关理论28-33
• 3.3.1 技术接受模型28-29
• 3.3.2 整合技术接受和使用模型29-33
• 4 个性化推荐的用户信息采纳模型构建33-43
• 4.1 论模型设计与依据33-36
• 4.1.1 主变量34-35
• 4.1.2 外部变量35-36
• 4.2 模型变量定义与假设36-43
• 4.2.1 推荐信息源可信度36-37
• 4.2.2 推荐信息质量评价37-39
• 4.2.3 主观规范39-40
• 4.2.4 信任40
• 4.2.5 绩效期望和易用期望40-41
• 4.2.6 用户认知41-43
• 5 个性化推荐的用户信息采纳模型实证分析43-63
• 5.1 问卷设计与前测43-46
• 5.1.1 变量定义43-44
• 5.1.2 调查问卷设计44
• 5.1.3 问卷前测44-46
• 5.2 问卷的发放与回收46
• 5.3 描述性统计分析46-48
• 5.4 信度与效度分析48-52
• 5.4.1 信度分析48-49
• 5.4.2 效度分析49-52
• 5.5 相关分析52-55
• 5.5.1 信任的相关分析52-53
• 5.5.2 绩效期望的相关分析53-54
• 5.5.3 易用期望的相关分析54
• 5.5.4 推荐信息采纳意愿的相关分析54-55
• 5.6 回归分析55-60
• 5.6.1 信任的回归分析55-56
• 5.6.2 绩效期望的回归分析56-57
• 5.6.3 易用期望的回归分析57-58
• 5.6.4 推荐信息采纳意愿的回归分析58-60
• 5.7 假设检验结果及讨论60-63
• 5.7.1 假设检验结果60
• 5.7.2 模型修正60-61
• 5.7.3 假设结果分析61-63
• 6 研究结论与建议63-67
• 6.1 研究结论63-64
• 6.2 电子商务网站个性化推荐服务的改进建议64-65
• 6.3 研究局限和展望65-67
• 参考文献67-72
• 附录72-76
• 致谢76

【参考文献】

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中国博士学位论文全文数据库 前1条

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  本文关键词：电子商务个性化推荐的用户信息采纳影响因素研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：260473