電子商務(wù)個性化推薦的用戶信息采納影響因素研究.pdf

1、伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，我國的電子商務(wù)市場規(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，也導(dǎo)致了信息過載，使用戶在網(wǎng)絡(luò)購買決策時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，個性化推薦服務(wù)應(yīng)運而生，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)在實際的運用中的效果并沒有預(yù)期中那么理想。
　　對用戶來說，電子商務(wù)個性

2、化推薦對其網(wǎng)絡(luò)購買行為的影響，實質(zhì)上是通過其對推薦信息的采納，來為購買決策過程提供幫助。電子商務(wù)個性化推薦所推送的是包含產(chǎn)品屬性在內(nèi)信息，對于所接收到的具體推薦信息，用戶是否會采納以及哪些因素會影響用戶對信息的采納，仍需要進(jìn)一步的研究。
　　本文首先對個性化推薦的信息采納內(nèi)涵進(jìn)行了界定，然后在對個性化推薦服務(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、推薦個性化、推薦解釋、推薦時機(jī)、信息呈現(xiàn)方式和信息過載等影響因素，并結(jié)合

3、信息采納模型(IAM)和整合技術(shù)接受與使用模型(UTAUT)，構(gòu)建了個性化推薦的用戶信息采納模型。然后設(shè)計并發(fā)放了調(diào)查問卷，通過對樣本數(shù)據(jù)的實證分析，對模型假設(shè)進(jìn)行了驗證。通過實證研究發(fā)現(xiàn):主觀規(guī)范、信任、績效期望和易用期望對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、推薦個性化、推薦解釋和主觀規(guī)范通過對信任的影響，間接作用于推薦信息采納意愿;推薦來源可信度、推薦個性化和推薦解釋通過對績效期望的影響，間接作用于推薦信息采納意愿