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電子商務推薦服務的用戶接受行為研究:基于消費者認知視角

電子商務推薦服務的用戶接受行為研究:基于消費者認知視角

定 價:¥88.00

作 者: 岑詠華,張萍,許應楠,張紅 著
出版社: 科學出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787030462053 出版時間: 2015-11-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數: 238 字數:  

內容簡介

  《電子商務 推薦服務的用戶接受行為研究:基于消費者認知視角 》在消化、理解和梳理消費者決策相關理論、消費者 在線商品選擇決策過程模型與理論、認知心理學理論 、人類信息認知處理理論、消費者認知差異及其測度 相關理論與方法以及技術接受模型理論等基礎上,針 對消費者認知對電子商務推薦技術接受的影響機理問 題,從不同的層面和途徑進行*基本的探索,在具體 研究過程中將電子商務推薦主要聚焦于復雜商品的知 識推薦。相關實證研究包括:觀測了消費者在線商品 選擇決策過程及其中的知識支持機理與行為偏好;通 過心理學方法測度了消費者認知類型與消費者在線行 為之間的顯性關聯關系,構建了面向在線差異化服務 的用戶認知自動分類模型;設計了消費者認知對電子 商務知識推薦技術接受影響機理的結構方程模型,并 通過模擬電子商務知識推薦平臺的消費者體驗實驗, 對假設和模型進行驗證分析,提煉了影響消費者有效 接受知識推薦服務的關鍵因素。本書研究內容可為電 子商務運營企業(yè)實現*有效的推薦服務提供理論和實 驗研究依據,豐富信息系統用戶技術接受和采納理論 ,拓展相關問題的研究視角,促進認知心理學向決策 支持、消費者行為學、營銷學等領域的滲透。本書既適用于從事電子商務研究和實踐的各類人 員,也可作為高校本科生、研究生的基礎理論用書。

作者簡介

暫缺《電子商務推薦服務的用戶接受行為研究:基于消費者認知視角》作者簡介

圖書目錄

前言
第0章 緒論
0.1 研究背景
0.2 電子商務推薦的用戶使用現狀預調研
0.2.1 預調研目的與方案
0.2.2 目前電子商務網站主要推薦類型總結
0.2.3 推薦服務使用接受現狀
0.2.4 影響推薦使用接受的主要問題
0.2.5 知識推薦服務現狀與用戶需求
0.3 研究目標
0.4 研究總體思路
0.5 主要研究工作
0.6 本書結構安排
第1章 消費者認知及電子商務推薦技術接受的相關理論梳理
1.1 消費者決策相關理論與模型
1.1.1 決策理論基礎:理性決策理論與行為決策理論
1.1.2 消費者決策行為的研究視角
1.1.3 主要消費者購物決策模型
1.2 消費者在線商品選擇決策過程理論
1.3 電子商務推薦技術接受中的消費者信息認知處理相關理論
1.3.1 信息加工理論
1.3.2 說服理論
1.3.3 信息詳析可能性模型(ELM)
1.4 技術接受與采納相關理論
1.4.1 計劃行為理論與技術接受模型
1.4.2 電子商務推薦接受的主要影響因素總結
1.5 消費者認知差異及其測度相關理論
1.5.1 認知需求
1.5.2 認知風格
1.5.3 認知圖式
第2章 消費者在線商品選擇決策過程及其中的知識支持機理與行為偏好
2.1 消費者在線商品選擇決策過程模型構建
2.2 在線商品選擇決策中的知識支持機理分析
2.2.1 在線商品選擇決策中的知識支持內在機制模型構建
2.2.2 商品選擇決策中的知識構成
2.2.3 商品選擇決策中的知識來源
2.2.4 商品選擇決策中的知識支持機理分析
2.3 消費者對在線知識推薦接受的可能需求與意愿分析
2.3.1 在線問卷調研概況
2.3.2 消費者對商品相關知識的需求分析
2.3.3 消費者接受與學習商品相關知識意愿分析
2.4 消費者在線商品選擇決策中的知識接近度實驗分析——以數碼相機為例
2.4.1 在線商品選擇決策實驗設計與組織
2.4.2 消費者“知識接近度”指標設計
2.4.3 消費者“知識接近度”理論假設
2.4.4 消費者知識接近度分析
2.4.5 總結
2.5 基于參數理解的消費者商品選擇決策行為偏好分析——以數碼相機為例
2.5.1 消費者決策行為偏好分析方法
2.5.2 消費者決策行為偏好分析方案設計
2.5.3 消費者參數類型偏好理論假設
2.5.4 消費者參數類型偏好分析結果
2.5.5 消費者參數認知路徑分析
2.5.6 總結
第3章 電子商務消費者認知差異表征與認知分類
3.1 認知類型測量分析的心理學實驗探索——以商品參數瀏覽與學習為情境
3.1.1 基本研究假設
3.1.2 實驗設計與組織
3.1.3 不同認知需求被試的行為特征分析
3.1.4 不同認知風格類型的行為特征分析
3.1.5 不同認知圖式類型的行為特征
3.2 基于機器學習的用戶認知分類的基本方法
3.2.1 樸素貝葉斯算法
3.2.2 決策樹算法
3.2.3 神經網絡方法
3.2.4 基于SPSSClementine的神經網絡分類實現流程
3.3 基于神經網絡的認知分類實驗探索
3.3.1 認知需求分類建模
3.3.2 認知風格分類建模
3.3.3 認知圖式分類建模
3.4 結論與啟示
3.4.1 主要研究結論
3.4.2 研究啟示
第4章 消費者認知影響電子商務推薦技術接受的整合交互模型構建
4.1 結構變量設計
4.2 結構模型構建
4.3 觀測變量設計
4.4 測量模型構建
第5章 消費者認知影響電子商務推薦技術接受的實證研究與數據分析
5.1 知識推薦實證方案設計
5.1.1 知識推薦體驗實驗設計
5.1.2 知識推薦使用情境設計
5.1.3 問卷提問項設計
5.2 知識推薦接受模型變量統計分析
5.2.1 樣本構成
5.2.2 各變量描述性統計
5.3 方差分析
5.3.1 性別的方差分析
5.3.2 網購頻率的方差分析
5.3.3 認知方式(認知風格角度)的方差分析
5.3.4 認知方式(認知需求角度)的方差分析
5.4 探索性因子分析
5.5 信度、效度分析
5.5.1 信度分析
5.5.2 效度分析
5.6 驗證性因子分析
5.6.1 單一性分析
5.6.2 聚合效度和區(qū)分效度分析
5.7 模型評價與修正
5.7.1 模型分析
5.7.2 模型修正
5.7.3 假設檢驗
5.8 結論與啟示
5.8.1 研究結論
5.8.2 分析與討論
5.8.3 研究啟示
第6章 總結與展望
6.1 主要研究結論
6.2 主要研究創(chuàng)新點
6.3 存在的問題
6.4 進一步研究的建議和設想
參考文獻
附錄A 電子商務網站推薦服務接受情況調查
附錄B 在線購物知識推薦服務的接受意愿調研問卷
附錄C 數碼相機參數知識
附錄D 數碼相機商品選擇決策實驗調研問卷
附錄E 數碼相機專家知識調研問卷
附錄F 基本信息調查問卷
附錄G 鑲嵌圖測試法
附錄H 數碼相機知識培訓
附錄I 網頁查找任務
附錄J 電子商務網站知識推薦服務接受影響因素調查

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