伴随着互联网的蓬勃发展,我国的电子商务市场规模和用户数量不断增大。越来越多的在线商品在给用户带来更多选择的同时,也导致了信息过载,使用户在网络购买决策时中需要付出的信息搜寻和选择成本不断增大。为了缓解用户的信息过载,个性化推荐服务应运而生,且现已应用到了国内外的各大电子商务网站中。尽管个性化推荐的算法不断优化和改进,推荐的准确性和多样性也逐步提高,但是推荐服务在实际的运用中的效果并没有预期中那么理想。对用户来说,电子商务个性化推荐对其网络购买行为的影响,实质上是通过其对推荐信息的采纳,来为购买决策过程提供帮助。电子商务个性化推荐所推送的是包含产品属性在内信息,对于所接收到的具体推荐信息,用户是否会采纳以及哪些因素会影响用户对信息的采纳,仍需要进一步的研究。本文首先对个性化推荐的信息采纳内涵进行了界定,然后在对个性化推荐服务和信息采纳相关理论分析的基础上,提出推荐来源可信度、推荐个性化、推荐解释、推荐时机、信息呈现方式和信息过载等影响因素,并结合信息采纳模型(IAM)和整合技术接受与使用模型(UTAUT),构建了个性化推荐的用户信息采纳模型。然后设计并发放了调查问卷,通过对样本数据的实证分析,对模型假设进行了验证。通过实证研究发现：主观规范、信任、绩效期望和易用期望对推荐信息采纳意愿有直接的正向影响关系；推荐来源可信度、推荐个性化、推荐解释和主观规范通过对信任的影响,间接作用于推荐信息采纳意愿；推荐来源可信度、推荐个性化和推荐解释通过对绩效期望的影响,间接作用于推荐信息采纳意愿；推荐时机和信息呈现方式通过对易用期望的影响,间接作用于推荐信息采纳意愿。最后在分析研究结果的基础上,为电子商务网站的个性化推荐服务的改进提出了一些建议。