在线推荐系统消费者采纳意向的影响机理研究

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时间:2018-10-27

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1、在线推荐系统消费者采纳意向的影响机理研究----企业管理论文-->第一章绪论1.1研究背景与意义1.1.1研究意义在理论层面上,目前关于推荐系统的研究多集中于推荐系统算法设计优化方面,研究内容多是如何提髙推荐准确度、解决"冷启动"或新用户推荐等问题;然而从消费者角度研究推荐系统的相关文献较少,而且存在现有研究结论不一致的现象,因此有必要对推荐系统与消费者行为之间的关系做深入研究。本研究从消费者角度出发研究推荐系统对消费者采纳意向的影响机理,将有助于完善推荐系统采纳意向的影响机理模型,了解消费者采纳推荐的影响因素和机理。在

2、现实层面上,此研究对商家、网站都具有重要实际意义。本文研究推荐系统特征对消费者采纳意向的影响,通过研究既可以对消费者使用推荐系统的感受体验有更深刻的认识,也可以帮助完善推荐系统设计。目前的推荐系统设计王作多是从算法优化的角度出发,本文的研究结果将有助于发设计人员了解消费者使用推荐系统的影响因素,有助于发现并改进目前推荐系统中存在的问题,进而提高推荐系统的整体服务质量,优化消费者的使用体验,达到共赢的目的。.......................1.2研究内容本文的研究内容主要分为六个部分:第一章:绪论。主要介绍本文

3、的研究背景与意义、研究内容、研究方法和技术路线及研究创新点等内容。第二章:文献综述。从信息技术接受理论、推荐系统评价、推荐系统对消费者行为的影响研究三个方面分别归纳现有研究成果。第三章:在线推荐系统消费者采纳意向影响模型构建。本章在分析归纳国内外关于在线推荐系统消费者采纳意向的相关研究基础上,确定推荐系统特征变量,归纳为推荐系统的信息质量、系统质量和交互质量,并提出推荐系统特征变量对消费者采纳意向的影响假设,构建在线推荐系统消费者采纳意向的影响机理模型。第四章:研究设计。对模型涉及变量进行定义与测量,然后确定调研对象和方

4、法,之后结合相关文献确定各变量的测量量表,进而设计出调研问卷,再通过预调研修改或删除未能通过检验的题项,最终确定用于发放的正式调査问卷。第五章:数据分析。通过正式调研收集样本数据,然后用结构方程的方法对提出的研究模型及相应假设进行检验,之后对假设检验结果作深入讨论分析。第六章:结论与建议。总结实证检验结果的研究结论,根据所得研究结论提出完善推荐系统设计建议,并且阐述本研究所存在的局限性及未来研究展望。..........................第二章理论基础与文献综述2.1推荐系统评价推荐系统是指电商网站根据消费

5、者的评分记录、浏览记录、购买或搜索记录等行为数据及相似消费者的历史行为数据预测当前消费者的需求和喜好,然后为其推荐展示出可能喜欢的商品或服务,推荐系统也是一种信息技术应用。推荐系统的内核是其背后庞大复杂的算法,而其外部特征则是借助其评价标准来体现。推荐系统的评价标准是衡量推荐过程和推荐结果等方面的表现,评价标准对于推荐系统的发展具有指引作用。目前来讲推荐系统的评价标准可以分为两类:第一类是技术性标准,衡量推荐系统的性能指标,主要包括准确性、响应时间、学习能力、鲁棒性、可解释性等;第二类则是商务性标准,商务性标准内部划分角

6、度不同,从推荐结果看包括覆盖率、多样性、新鲜性、可信性等指标;而从用户角度来看,则包括用户效用、满意度、信任等指标。通过总结相关文献,我们发现目前研究重点已经逐渐偏向商务性标准,对商务性标准的研究越来越多,现将评价推荐系统的主要标准介绍如下:覆盖率指的是推荐系统可以预测打分的产品占网站内所有产品的比例]。这就意味着如果推荐系统的覆盖率比较低,那么它推荐的商品将十分有限,较少的推荐商品可能就会导致用户的满意度降低,甚至对使用推荐系统产生反感。而覆盖率较高的推荐系统可以帮助用户找到更多的感兴趣的产品。但是目前评价覆盖率的指标

7、方法还不够成熟,学者们一直在尝试研究设计出更具有普遍性的推荐系统覆盖率评价指标。学者朱郁彼认为,推荐系统覆盖率评价方法应考虑到推荐覆盖率及种类覆盖率,也应该对用户比较喜欢的商品应赋予较高的权重,而且最好能够结合推荐准确度来避免评价的片面性。........................2.2推荐系统对消费着采纳行为的影响本文从消费者角度出发来评价推荐系统的准确性,将更多地关注用户的内心感受,用户对推荐准确性的感知主要是感受推荐信息是否符合他们的喜好。作为消费者来讲,我们无法知道系统对任一个商品的评分,我们看到推荐信息时

8、,可能会对这些推荐信息某条或某部分进行评价。如果推荐信息符合用户的偏好,用户对推荐信息产生兴趣,那么这个推荐的准确性较好;相反,如果推荐信息不符合用户的偏好,无法引起消费者的兴趣,那么准确性就较低。对于消费者而言,他们可以在各大电商网站选购所需商品,也可通过网站了解大量的商品品牌,也是个很好的消息获取渠道。这就要求推

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