電子商務(wù)推薦服務(wù)的用戶接受行為研究：基于消費者認(rèn)知視角

前言
第0章 緒論
0.1 研究背景
0.2 電子商務(wù)推薦的用戶使用現(xiàn)狀預(yù)調(diào)研
0.2.1 預(yù)調(diào)研目的與方案
0.2.2 目前電子商務(wù)網(wǎng)站主要推薦類型總結(jié)
0.2.3 推薦服務(wù)使用接受現(xiàn)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(wù)現(xiàn)狀與用戶需求
0.3 研究目標(biāo)
0.4 研究總體思路
0.5 主要研究工作
0.6 本書結(jié)構(gòu)安排
第1章 消費者認(rèn)知及電子商務(wù)推薦技術(shù)接受的相關(guān)理論梳理
1.1 消費者決策相關(guān)理論與模型
1.1.1 決策理論基礎(chǔ)：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(wù)推薦技術(shù)接受中的消費者信息認(rèn)知處理相關(guān)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(shù)接受與采納相關(guān)理論
1.4.1 計劃行為理論與技術(shù)接受模型
1.4.2 電子商務(wù)推薦接受的主要影響因素總結(jié)
1.5 消費者認(rèn)知差異及其測度相關(guān)理論
1.5.1 認(rèn)知需求
1.5.2 認(rèn)知風(fēng)格
1.5.3 認(rèn)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(gòu)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(nèi)在機制模型構(gòu)建
2.2.2 商品選擇決策中的知識構(gòu)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(diào)研概況
2.3.2 消費者對商品相關(guān)知識的需求分析
2.3.3 消費者接受與學(xué)習(xí)商品相關(guān)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(shù)碼相機為例
2.4.1 在線商品選擇決策實驗設(shè)計與組織
2.4.2 消費者“知識接近度”指標(biāo)設(shè)計
2.4.3 消費者“知識接近度”理論假設(shè)
2.4.4 消費者知識接近度分析
2.4.5 總結(jié)
2.5 基于參數(shù)理解的消費者商品選擇決策行為偏好分析——以數(shù)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(shè)計
2.5.3 消費者參數(shù)類型偏好理論假設(shè)
2.5.4 消費者參數(shù)類型偏好分析結(jié)果
2.5.5 消費者參數(shù)認(rèn)知路徑分析
2.5.6 總結(jié)
第3章 電子商務(wù)消費者認(rèn)知差異表征與認(rèn)知分類
3.1 認(rèn)知類型測量分析的心理學(xué)實驗探索——以商品參數(shù)瀏覽與學(xué)習(xí)為情境
3.1.1 基本研究假設(shè)
3.1.2 實驗設(shè)計與組織
3.1.3 不同認(rèn)知需求被試的行為特征分析
3.1.4 不同認(rèn)知風(fēng)格類型的行為特征分析
3.1.5 不同認(rèn)知圖式類型的行為特征
3.2 基于機器學(xué)習(xí)的用戶認(rèn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
3.2.4 基于SPSSClementine的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類實現(xiàn)流程
3.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知分類實驗探索
3.3.1 認(rèn)知需求分類建模
3.3.2 認(rèn)知風(fēng)格分類建模
3.3.3 認(rèn)知圖式分類建模
3.4 結(jié)論與啟示
3.4.1 主要研究結(jié)論
3.4.2 研究啟示
第4章 消費者認(rèn)知影響電子商務(wù)推薦技術(shù)接受的整合交互模型構(gòu)建
4.1 結(jié)構(gòu)變量設(shè)計
4.2 結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建
4.3 觀測變量設(shè)計
4.4 測量模型構(gòu)建
第5章 消費者認(rèn)知影響電子商務(wù)推薦技術(shù)接受的實證研究與數(shù)據(jù)分析
5.1 知識推薦實證方案設(shè)計
5.1.1 知識推薦體驗實驗設(shè)計
5.1.2 知識推薦使用情境設(shè)計
5.1.3 問卷提問項設(shè)計
5.2 知識推薦接受模型變量統(tǒng)計分析
5.2.1 樣本構(gòu)成
5.2.2 各變量描述性統(tǒng)計
5.3 方差分析
5.3.1 性別的方差分析
5.3.2 網(wǎng)購頻率的方差分析
5.3.3 認(rèn)知方式(認(rèn)知風(fēng)格角度)的方差分析
5.3.4 認(rèn)知方式(認(rèn)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(shè)檢驗
5.8 結(jié)論與啟示
5.8.1 研究結(jié)論
5.8.2 分析與討論
5.8.3 研究啟示
第6章 總結(jié)與展望
6.1 主要研究結(jié)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(shè)想
參考文獻
附錄A 電子商務(wù)網(wǎng)站推薦服務(wù)接受情況調(diào)查
附錄B 在線購物知識推薦服務(wù)的接受意愿調(diào)研問卷
附錄C 數(shù)碼相機參數(shù)知識
附錄D 數(shù)碼相機商品選擇決策實驗調(diào)研問卷
附錄E 數(shù)碼相機專家知識調(diào)研問卷
附錄F 基本信息調(diào)查問卷
附錄G 鑲嵌圖測試法
附錄H 數(shù)碼相機知識培訓(xùn)
附錄I 網(wǎng)頁查找任務(wù)
附錄J 電子商務(wù)網(wǎng)站知識推薦服務(wù)接受影響因素調(diào)查