在线个性化推荐系统消费者采纳影响因素研究

齐莉丽+王丹

内容摘要：信息超载的难题使得消费者很难在海量的商品信息中快速找到目标，个性化推荐系统应运而生且应用日趋广泛，但仍然被许多消费者拒绝采纳，精准找出影响用户最终采纳行为的因素对提高推荐系统效率具有重要意义。本文在改进技术整合模型基础上新增关键因子，构建用户采纳影响因素的理论模型；然后通过实证研究明确各因子之间的关系以及对用户采纳意向的影响程度。基于实证结果，对个性化推荐系统提出改进建议。

关键词：个性化推荐系统 UTAUT模型 用户采纳 影响因素

中图分类号：C931.6 文献标识码：A

概念模型与研究假设

学者Venkatesh在借鉴TAM模型的基础上，提出了整合型技术接受与使用理论模型，即UTAUT模型。该模型精炼地凝聚了四个核心变量即努力期望、绩效期望、促成条件和社群影响，这也是对用户的信息技术接受与使用行为起决定性作用的变量，以及四个对以上核心维度有显著影响的调节变量即性别、年龄、经验和自愿。其中，用户的采纳意愿和便利条件直接影响其采纳行为，并且采纳意愿不受其他變量影响。努力期望、绩效期望和社群影响则是通过影响用户的采纳意愿而间接地影响其采纳行为。

UTAUT模型拥有较好的分析和解释能力，已成为预测和解释使用者接受信息技术行为的可靠有效模型之一。因此，本文基于UTAUT模型进行了改进和扩展，综合考虑个性化推荐系统的发展和消费者变……