【摘 要】
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互联网的高速发展,带来了电子商务的迅猛发展,但伴随的却是信息数据的大爆炸,为了解决电商平台信息过载的问题,推荐系统应运而生,最初的推荐多是被动的,随后发展为主动式的个性化推
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互联网的高速发展,带来了电子商务的迅猛发展,但伴随的却是信息数据的大爆炸,为了解决电商平台信息过载的问题,推荐系统应运而生,最初的推荐多是被动的,随后发展为主动式的个性化推荐。一般来说,合理的个性化推荐,会提高电商平台产品的销售业绩,同时也会提高消费者的忠诚度,但是事实表明,很多时候,消费者对个性化推荐会有抵触、厌恶等负面情感。为此本文对个性化推荐中的负面情感进行了相关研究,以期找出促使消费者产生负面情感的失当策略,并由此对电商平台提出相关建议,以降低消费者的负面情感并提升电商平台相关产品的销售业绩。 本文主要采用结构方程方法,结合个性化推荐策略,负面情感等方面的研究,重点探讨个性化推荐中那些由不恰当的策略引起消费者的负面情感,提出了面向个性化推荐的消费者负面情感模型。然后,以市民的问卷调查数据为基础,运用SPSS20.0软件对样本数据进行了信度与效度检验;借助Amos20.0软件对消费者负面情感结构方程模型进行了求解、评估与修正。通过对模型路径图与模型评价的输出结果的分析,得到了各影响因素对负面情感的作用关系。 研究结果表明:由被调查者背景信息情况可以看出,网购的主要人群的年龄为18~45岁,职业以白领和学生为主,这部分人群,大部分拥有足够的可支配资金,且熟悉电脑操作,故而成为了网购的主力军。个性化推荐中产品的不匹配性和电商平台的失当策略对消费者的负面情感呈正相关关系,消费者的负面情感对消费者的放弃意愿呈正相关关系。个性化推荐中不匹配性和失当策略对消费者负面情感构成直接影响,消费者负面情感对消费者放弃意愿也形成直接影响,不匹配性和失当策略通过消费者负面情感间接影响消费者的放弃意愿。在对负面情感有显著影响的两大因素中,失当策略占的比重更高。在失当策略中,各个因素所占权重高低依次为,推荐时机不恰当,重复推荐,推荐频率高,推荐数量多,推荐种类少。在不匹配性中,各个因素所占权重高低依次为,喜好不匹配,需求不匹配,经济实力不匹配。
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