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        基于消費(fèi)者視角的在線推薦系統(tǒng)研究綜述

        2016-01-16 10:16:10高迪
        中國市場 2016年2期
        關(guān)鍵詞:推薦系統(tǒng)電子商務(wù)

        高迪

        [摘要]文章以電子商務(wù)推薦系統(tǒng)為研究對象,對推薦系統(tǒng)消費(fèi)者采納意向的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)。首先介紹了推薦系統(tǒng)影響消費(fèi)者采納的因素,其次對推薦系統(tǒng)評價標(biāo)準(zhǔn)研究進(jìn)行總結(jié),從消費(fèi)者視角展現(xiàn)推薦系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀,最后指出了目前研究的不足及未來研究方向。

        [關(guān)鍵詞]電子商務(wù);推薦系統(tǒng);消費(fèi)者視角

        [DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.02.123

        隨著電子商務(wù)行業(yè)的蓬勃發(fā)展,在線推薦技術(shù)得到廣泛應(yīng)用。推薦系統(tǒng)能從當(dāng)前消費(fèi)者瀏覽、關(guān)注的信息出發(fā),為消費(fèi)者做出相應(yīng)的推薦。亞馬遜、淘寶網(wǎng)、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)等電商網(wǎng)站都已經(jīng)應(yīng)用推薦技術(shù)。目前關(guān)于推薦系統(tǒng)的學(xué)術(shù)研究主要集中在兩個方面:一方面是關(guān)于推薦算法的優(yōu)化設(shè)計,另一方面則是推薦系統(tǒng)對消費(fèi)者的影響研究。文章從消費(fèi)者視角出發(fā),從以下兩方面來總結(jié)現(xiàn)有文獻(xiàn)研究成果。

        1在線推薦系統(tǒng)消費(fèi)者采納的影響因素研究

        在消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購物相關(guān)問題的研究中,學(xué)者們普遍采用技術(shù)采納模型(Technology Acceptance Model,TAM)作為理論基礎(chǔ)。根據(jù)TAM模型理論,用戶對系統(tǒng)的感知評價(感知有用性、感知易用性)直接影響用戶采納意圖的產(chǎn)生。文章發(fā)現(xiàn)影響消費(fèi)者采納的因素主要來自以下幾個方面。

        1.1網(wǎng)站特征

        Ganguly和Dash研究發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站的信息展示設(shè)計、導(dǎo)航設(shè)計和可視化設(shè)計會影響消費(fèi)者的購買意向。因為網(wǎng)站合理的視覺設(shè)計會給消費(fèi)者帶來愉悅,提高消費(fèi)者對網(wǎng)站的滿意度和信任,進(jìn)而增加對網(wǎng)站的瀏覽時間和購買產(chǎn)品的數(shù)量。Song和Zahedi則證明發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站的促銷、服務(wù)、外部相關(guān)資源、使用和導(dǎo)航易用性及購物便利性等因素會加強(qiáng)消費(fèi)者的信任。

        1.2推薦內(nèi)容

        McNee研究發(fā)現(xiàn),用戶往往不是評價某一個單獨(dú)推薦的質(zhì)量而是感受整個推薦列表的廣泛性和深度,這樣來考慮推薦是否滿足他們的需求。除了推薦信息質(zhì)量,Xiao和Benbasat研究還發(fā)現(xiàn)推薦信息詳細(xì)程度、推薦原因的解釋以及推薦信息表達(dá)方式均對感知有用性和易用性有正向顯著影響。推薦內(nèi)容的多樣性也被證實可以幫助提升用戶對推薦結(jié)果的整體滿意度,避免了單個推薦項目的局限。

        1.3推薦系統(tǒng)透明度

        推薦透明度,是指網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)是否解釋推薦結(jié)果產(chǎn)生的原因。通常情況下,用戶自己的推理往往與系統(tǒng)的推薦機(jī)理不一致,然而當(dāng)用戶不理解為什么某個商品被推薦給他們時,他們很少會去相信那些推薦信息。推薦系統(tǒng)向用戶解釋推薦結(jié)果的產(chǎn)生原因,有助于推薦信息更容易被消費(fèi)者采納。

        1.4主觀規(guī)范

        用戶自身的使用習(xí)慣、親朋好友的口碑等個人規(guī)范以及媒體宣傳、市場表現(xiàn)等社會規(guī)范都可能影響用戶對系統(tǒng)的感知和評價,包括個人規(guī)范和社會規(guī)范在內(nèi)的主觀規(guī)范已被證實對用戶采納意圖有重要影響。Venkatesh和Davis在修正TAM模型時也指出,主觀規(guī)范是感知有用性的決定變量。主觀規(guī)范往往是在創(chuàng)新實施的早期階段更具影響力,因為那時用戶形成態(tài)度的經(jīng)驗有限。

        2在線推薦系統(tǒng)評價標(biāo)準(zhǔn)研究

        推薦系統(tǒng)的現(xiàn)有評價標(biāo)準(zhǔn)可以分為兩類,一類是技術(shù)性標(biāo)準(zhǔn),主要用于衡量推薦的精準(zhǔn)度、速度等性能指標(biāo);另一類是商務(wù)性標(biāo)準(zhǔn),反映了滿足實際需要所必備的性能。目前研究重點(diǎn)已從技術(shù)性標(biāo)準(zhǔn)逐漸向商務(wù)性標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)移。

        2.1覆蓋率

        覆蓋率是指可以被系統(tǒng)預(yù)測打分的商品占全部商品的比例。覆蓋率較高則說明推薦系統(tǒng)能夠找到較多用戶感興趣的產(chǎn)品。如果一個推薦系統(tǒng)的覆蓋率比較低,那么說明它評估商品的范圍有限,這個局限性可能會降低用戶的滿意度。

        2.2多樣性

        在推薦系統(tǒng)中,多樣性體現(xiàn)在兩個層次,一個是用戶間的多樣性,衡量推薦系統(tǒng)對不同用戶推薦不同商品的能力;另一個是用戶內(nèi)的多樣性,衡量推薦系統(tǒng)對一個用戶推薦商品的多樣性。學(xué)者提出可以通過測量推薦產(chǎn)品的平均度和平均海明距離的方式,來評估推薦列表的多樣性,商品平均度小的推薦系統(tǒng)相對更好些。

        2.3新穎性

        新穎性是指推薦系統(tǒng)向用戶推薦非熱門或非流行商品的能力。通常用戶喜歡系統(tǒng)推薦他們熟悉的產(chǎn)品,因為這會增加用戶對推薦系統(tǒng)的信任,但是當(dāng)用戶厭倦了相似的產(chǎn)品推薦時,他們可能更喜歡那些能給予他們意外驚喜的推薦信息。

        2.4隱私保護(hù)

        網(wǎng)站上留有大量消費(fèi)者的個人信息,涉及姓名、家庭地址、手機(jī)號甚至身份證號等重要隱私信息,這些信息一旦泄露,會造成難以想象的后果。推薦系統(tǒng)對隱私的保護(hù)會影響到消費(fèi)者的初始信任,從而影響消費(fèi)者對該推薦系統(tǒng)的使用意愿。推薦系統(tǒng)需要有效地保護(hù)用戶個人隱私的措施,也應(yīng)減少使用用戶隱私數(shù)據(jù)。

        3現(xiàn)有文獻(xiàn)評述與未來研究展望

        目前在線推薦系統(tǒng)消費(fèi)者采納意向的研究仍處于起步階段,學(xué)者在該方面的研究正在逐步深入。文章對有關(guān)推薦系統(tǒng)采納意向的研究文獻(xiàn)進(jìn)行整理分析,發(fā)現(xiàn)目前多數(shù)研究集中在系統(tǒng)算法優(yōu)化方面,而在系統(tǒng)對消費(fèi)者行為、心理的影響研究較少,研究模型不夠豐富,研究內(nèi)容還有待深入。文章認(rèn)為,未來研究工作應(yīng)繼續(xù)從消費(fèi)者視角展開,對一些變量的中介作用或調(diào)節(jié)作用進(jìn)行更多的研究,建立更有效的研究模型。而且推薦系統(tǒng)評價標(biāo)準(zhǔn)問題尚未解決,如何評價推薦系統(tǒng),也將是未來研究的重點(diǎn)。

        參考文獻(xiàn):

        [1]Ganguly B,Dash S B,Cyr D,et al.The effects of website design on purchase intention in online shopping:the mediating role of trust and the moderating role of culture[J].International Journal of Electronic Business,2010,8(4-5):302-330.

        [2]Song J,Zahedi F M.A Theoretical Approach to Web Design in E-Commerce:A Belief Reinforcement Model[J].Management Science Journal of the Institute for Operations Research & the Management Sciences,2005,51(8):1219-1235.

        [3]Venkatesh V,Davis F D.A theoretical extension of the technology acceptance model:Four longitudinal field studies[J].Management science,2000,46(2):186-204.

        [4]張光前,雷彩華,呂曉敏.電子商務(wù)推薦的研究現(xiàn)狀及其發(fā)展前景[J].情報雜志,2011,30(12):60-65.

        [5]劉建國,周濤,郭強(qiáng),等.個性化推薦系統(tǒng)評價方法綜述[J].復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué),2009,6(3):1-10.

        [6]朱郁筱,呂琳媛.推薦系統(tǒng)評價指標(biāo)綜述[J].電子科技大學(xué)學(xué)報,2012,41(2):163-175.

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