面向知识推荐服务的消费者在线购物决策研究

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1、博士学位论文面向知识推荐服务的消费者在线购物决策研究作者：许应楠指导教师：甘利人教授南京理工大学2012年7月Ph．D．DissertationResearchonConsumers，OnlineShoppingDecision．．makingforKnowledgebasedIorKnowledl：e-based_RecommendationServiceByXuYingNanSupervisedbyPYoj．GanLiRenNanjingUniversityofScience&TechnologyJuly,2012声明本学位论文是我在导师的指导下取得

2、的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均已在论文中作了明确的说明。研究生签名：沙，埤f矽月，么日学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。研究生签名：J-o，砗／’月r6

3、博士论文面向知识推荐服务的消费

4、者在线购物决策研究摘要随着网络技术和信息技术的发展，我国电子商务呈现出迅猛的发展势头。消费者在线购物的蓬勃发展，给电子商务企业带来了前所未有的发展机遇。电子商务的飞速发展为消费者提供了庞大的商品选择和海量的商品信息，同时也为消费者带来了巨大的认知负荷。为此，近年来电子商务网站普遍推出了各种推荐服务，比如协同推荐、热点商品推荐、商品分类组合选择等等，以此减少消费者在商品海洋中决策的盲目性。但就目前来看，消费者在商品选择决策中缺乏商品相关知识支持这一问题普遍存在，尤其是价位较高的高科技商品，由于直接与购买利益相关，消费者在决策中可能更多会体现出一种理性决策意

5、愿，因此他们应该会希望网站能够提供与商品购买知识相关的推荐服务，以此提高购物决策效率。在此背景下，本论文提出了在线知识推荐服务的构想，即在原来以商品推荐为主的服务内容基础上，我们认为是否还可以为消费者提供辅助决策的商品相关知识?比如基于效用视角的商品参数简介，甚至可以根据消费者的偏好有选择有重点的推荐。进一步是否还可以提供对商品参数的分析加工知识?比如某价位商品的性价比分析知识等，以此真正减轻消费者购物决策中的认知负荷。为此，本论文需要对这种知识推荐服务构想的实施提供理论依据，即本论文需要依据相关购物决策、认知等理论以及实验分析方法对消费者在线购物决策机

6、理以及知识在其中的作用机制进行分析，以为知识推荐服务内容的精准设计提供依据。本论文还需要分析消费者如何才能更有效地接受未来的知识推荐服务，以为知识推荐服务整体框架设计提供理论依据。在全面梳理国内外相关研究的基础上(见论文第2章)，本论文主要对以下的科学问题进行了研究：(1)消费者在线商品选择决策机理是什么?其中商品相关知识引发消费者商品选择决策的内在机制分析是重点，具体包括知识支持主要发生在消费者商品选择决策过程中的哪些环节?支持机理是什么?在此基础上还需要对消费者接受、学习商品相关知识推荐的可能意愿进行分析，具体包括是否每个消费者都会产生这种基于知识支

7、持进行商品认知的购买决策需求?与消费者的知识背景、性别、认知需求是否有关联?由此解决是否需要构建知识推荐服务的问题。这部分研究也是本论文的创新点所在，就目前文献来看，有关商品购买决策中的知识支持研究，主要集中在品牌知识对消费者购买决策行为的影响研究上，具体包括品牌知名度、形象等如何影响消费者对品牌的信任和满意度，以及如何影响消费者与品牌的关系，而在商品选择决策环节中的知识支持机理研究尚未见到。摘要博士论文针对以上研究问题，本论文具体进行了以下工作：①基于消费者决策行为理论、购物决策理论等相关理论对消费者在线商品选择决策过程进行了分析，构建了消费者在线商品

8、选择决策模型；②基于信息加工理论、需求一动机—行为理论等相关理论对消费者在线商品选择决策中的知识支持机理、消费者接受与学习商品相关知识意愿及原因进行了深入分析：③基于问卷调研方式，对消费者在线商品选择决策中的知识需求及接受与学习商品相关知识意愿进行了实证分析。通过理论与实证分析，本论文得到的主要结论是：①消费者普遍需要商品相关知识以便辅助其对商品作出选择，尤其是高科技商品，因此高科技商品是知识推荐服务的重点；②消费者普遍愿意接受和学习来自外部的商品相关知识，包括在线推荐服务，以便辅助其对商品作出选择，由此说明知识推荐服务将会受到欢迎；③消费者大多愿意对商

9、品参数进行认知，以便更好地对商品作出选择，由此说明绝大部分消费者并不排斥认知负荷