平台推荐代理对消费者购买意愿的影响研究

为研究网购平台如何有效运用推荐代理激发消费者的购买意愿,首次从消费者特征、推荐代理特征和推荐代理平台特征这3方面探讨了其对消费者信任的影响,以及信任对消费者购买意愿的影响。采用问卷调查法,并利用结构方程模型分析法对假设进行验证。研究表明,平台推荐代理信息的准确性正向影响消费者的认知信任、情感信任以及购买意愿;推荐代理信息的多样性正向影响消费者的情感信任;网购平台可信度正向影响消费者的情感信任。

消费者产品知识和信息推荐代理对品牌忠诚度的影响研究

互联网的发展为消费决策提供了大量的信息内容和便捷的信息搜寻方式,一方面促使消费者形成丰富的产品知识,另一方面催生了帮助消费者在冗杂的产品信息中进行决策的信息推荐代理。本文探讨了消费者自身产品知识和外部信息推荐代理对品牌忠诚度的影响。选择母婴产品市场作为研究对象,通过对1831位婴幼儿母亲的调查,本研究发现消费者知识和产品感知风险大小对品牌忠诚度存在交互影响,对于低感知风险的产品,消费者知识正向影响品牌忠诚度,对于高感知风险的产品,消费者知识对品牌忠诚度的影响呈U形,同时信息搜寻倾向中介了消费者知识和品牌忠诚度之间的关系。信息推荐代理的情感信任价值正向影响品牌忠诚度且受到产品感知风险大小的调节作用,而信息推荐代理的功能价值对品牌忠诚度不存在影响。

电子商务中产品推荐代理对消费者购买决策的影响

产品推荐代理(RA)是商家为加快消费者决策而提供的"虚拟顾问"。构建一个描述RA特性、RA评价与RA影响力三类变量之间关系的概念模型,可以更好地了解RA如何影响消费者在线购物决策。基于中国网络消费者的大样本实证结果表明:(1)RA对消费者决策过程和结果的影响力由RA认知价值和RA信任决定;(2)RA认知价值取决于RA所在网站的形象、推荐内容个性化程度及推荐信息编排合理性程度,其中推荐内容个性化程度影响最大;(3)RA信任取决于RA认知价值、推荐内容个性化程度、RA所在网站的形象及消费者对RA的熟悉度,其中RA认知价值对RA信任的影响最大。

基于关联规则的名录访问推荐代理设计

基本单位名录的系统管理是目前国家经济普查的重要内容,基于关联规则方法研究了名录用户对名录信息访问兴趣的相关性,构建了基本单位名录推荐代理,利用布尔矩阵和增量法提高了名录频度集的处理效率,利用数据对象方法实现了名录数据集的远程传递,增强了推荐代理的灵活性。

产品推荐代理在电子商务中对消费者购买决策的影响

文章通过对电子商务中产品推荐代理对消费者购置决策影响的研究,论述了其理论贡献和实践意义。

基于模糊逻辑的多代理推荐系统

为模拟人的思维,向用户推荐高质量、个性化的电视节目,在TV-Anytime环境下提出一个基于模糊逻辑的多代理推荐系统.该系统包括模糊用户喜好档案、模糊筛选代理、模糊推荐代理、交互代理和档案修正代理.模糊用户喜好档案用于描述用户喜好和厌恶特征;模糊筛选代理基于模糊逻辑推理,将即将播放节目的元数据与用户喜好档案进行匹配,筛选出用户可能感兴趣的节目;模糊推荐代理根据预计的用户对推荐节目感兴趣程度排序,列出节目推荐表;交互代理收集用户清晰和隐含的反馈信息;档案修正代理根据用户的反馈,动态修正用户喜好档案中的特征参数值.实验结果显示该系统推荐效果可靠.

电子商务网站中推荐系统与顾客忠诚度的影响研究

推荐代理系统是一种嵌套在电子商务网站中的信息系统,它通过输入、推荐方法处理和输出,在丰富的数据信息中,根据顾客的兴趣偏好、个人特征和以往的购物经历等,为浏览该网站的顾客提供各种形式的推荐信息,引导顾客方便快捷的完成网上购物。文章在结合ACSI模型与技术接受模型的基础上,从推荐代理系统的推荐结果质量、顾客感知价值、顾客满意度和顾客忠诚度等方面设置了8个变量构建了推荐代理系统顾客忠诚度模型,运用SPSS18.0和AMOS 7.0软件来研究分析嵌套在电子商务网站中的推荐代理系统对顾客忠诚度的影响。

在服装网络定制中RA对客户满意度的影响

产品推荐代理(RA)是商家为了加快消费者决策而提供的隐形推荐系统。在服装网络定制系统中,RA给客户提供具有针对性的服装信息,减少因网站信息过载而给客户造成的压力。针对国内网络定制客户,构建了RA推荐系统、客户满意度及客户忠诚度三者之间的关系概念模型。研究结果表明:推荐系统质量好坏与客户满意度之间呈现正相关关系,且定制网站形象、推荐系统信息编排合理性削弱消费者对过量信息的敏感度,以及定制服装本身质量好坏直接影响消费者对定制行为的态度。另外,消费者自身对信息判定能力较强,会在一定程度上降低对RA推荐系统的依赖性。

新颖的面向网络服务的动态信任模型

提出一种新颖的面向网络服务的动态信任模型。引入信任评价与区间直觉模糊数的对应关系,给出基于信任需求属性的经验信任、邻居推荐信任及代理推荐信任的计算、合成、及综合运算。同时,采用精确函数比来确定信任属性的权重因子,而时间序列权重因子则由指数分布的逆形式确定。最终以总体信任的得分函数及心性因素来区分信任服务。仿真实验表明,该模型可有效的建立实体间的信任关系并遏制恶意实体的攻击。