随着网络技术和信息技术的发展,我国电子商务呈现出迅猛的发展势头。消费者在线购物的蓬勃发展,给电子商务企业带来了前所未有的发展机遇。电子商务的飞速发展为消费者提供了庞大的商品选择和海量的商品信息,同时也为消费者带来了巨大的认知负荷。为此,近年来电子商务网站普遍推出了各种推荐服务,比如协同推荐、热点商品推荐、商品分类组合选择等等,以此减少消费者在商品海洋中决策的盲目性。但就目前来看,消费者在商品选择决策中缺乏商品相关知识支持这一问题普遍存在,尤其是价位较高的高科技商品,由于直接与购买利益相关,消费者在决策中可能更多会体现出一种理性决策意愿,因此他们应该会希望网站能够提供与商品购买知识相关的推荐服务,以此提高购物决策效率。在此背景下,本论文提出了在线知识推荐服务的构想,即在原来以商品推荐为主的服务内容基础上,我们认为是否还可以为消费者提供辅助决策的商品相关知识?比如基于效用视角的商品参数简介,甚至可以根据消费者的偏好有选择有重点的推荐。进一步是否还可以提供对商品参数的分析加工知识?比如某价位商品的性价比分析知识等,以此真正减轻消费者购物决策中的认知负荷。为此,本论文需要对这种知识推荐服务构想的实施提供理论依据,即本论文需要依据相关购物决策、认知等理论以及实验分析方法对消费者在线购物决策机理以及知识在其中的作用机制进行分析,以为知识推荐服务内容的精准设计提供依据。本论文还需要分析消费者如何才能更有效地接受未来的知识推荐服务,以为知识推荐服务整体框架设计提供理论依据。在全面梳理国内外相关研究的基础上(见论文第2章),本论文主要对以下的科学问题进行了研究：(1)消费者在线商品选择决策机理是什么?其中商品相关知识引发消费者商品选择决策的内在机制分析是重点,具体包括知识支持主要发生在消费者商品选择决策过程中的哪些环节?支持机理是什么?在此基础上还需要对消费者接受、学习商品相关知识推荐的可能意愿进行分析,具体包括是否每个消费者都会产生这种基于知识支持进行商品认知的购买决策需求?与消费者的知识背景、性别、认知需求是否有关联?由此解决是否需要构建知识推荐服务的问题。这部分研究也是本论文的创新点所在,就目前文献来看,有关商品购买决策中的知识支持研究,主要集中在品牌知识对消费者购买决策行为的影响研究上,具体包括品牌知名度、形象等如何影响消费者对品牌的信任和满意度,以及如何影响消费者与品牌的关系,而在商品选择决策环节中的知识支持机理研究尚未见到。针对以上研究问题,本论文具体进行了以下工作：①基于消费者决策行为理论、购物决策理论等相关理论对消费者在线商品选择决策过程进行了分析,构建了消费者在线商品选择决策模型；②基于信息加工理论、需求—动机—行为理论等相关理论对消费者在线商品选择决策中的知识支持机理、消费者接受与学习商品相关知识意愿及原因进行了深入分析；③基于问卷调研方式,对消费者在线商品选择决策中的知识需求及接受与学习商品相关知识意愿进行了实证分析。通过理论与实证分析,本论文得到的主要结论是：①消费者普遍需要商品相关知识以便辅助其对商品作出选择,尤其是高科技商品,因此高科技商品是知识推荐服务的重点；②消费者普遍愿意接受和学习来自外部的商品相关知识,包括在线推荐服务,以便辅助其对商品作出选择,由此说明知识推荐服务将会受到欢迎；③消费者大多愿意对商品参数进行认知,以便更好地对商品作出选择,由此说明绝大部分消费者并不排斥认知负荷高的商品相关知识推荐,因此商品参数的通俗解释可以成为知识推荐服务的基本内容；④不同认知需求、性别的消费者在对不同加工级别的知识推荐内容选择上存在差异,因此向不同特征的消费者提供不同加工级别的知识推荐是非常有必要的。具体见论文第3章。(2)如何通过控制实验方法观测消费者在模拟知识推荐情境下的商品知识接受状态、决策行为偏好?具体包括商品参数知识模拟情境设计；消费者知识接受状态观测指标设计,以及在此知识接受状态下决策行为偏好观测指标设计；如何通过控制实验方法观测个体因素对消费者知识接受状态及决策行为偏好的影响?重点观测个体知识背景、性别以及认知需求的影响。本论文将首次尝试采用心理测量方法对实验被试认知需求水平进行测定,由此为知识推荐服务内容的精准设计提供重要依据。针对以上研究问题,本论文具体进行了以下工作：①对数码相机商品选择决策实验的模拟平台进行了设计和开发,以避免现场实验带来的各种干扰,这也是本论文的创新点之一,以往研究中还未见到通过模拟实际电子商务网站商品购买环境去提炼需要观测分析的行为要素的实验方法,具体包括实验界面设计、参数选择、参数解释、性价比分析得分、用户评论、后台记录消费者决策行为等,由此满足消费者商品选择决策行为观测分析需求；②依据心理测量方法对实验被试进行了认知需求(即喜欢思考)水平测量,并进行了差异分析,为今后相关研究的深化迈出了第一步；③利用专家知识重要度及参数支持度设计了与专家知识接近程度的知识接近度指标,由此来观测被试决策中的知识接受状态,即知识接近度值越小,消费者离专家知识越远,知识需求越大；④利用参数偏好度设计了参数类型偏好值指标,由此来观测在模拟知识推荐情境下的被试商品参数类型偏好,即偏好值越大,消费者越偏好对此类型的参数进行认知；⑤利用关联规则挖掘方法设计了参数认知路径偏好分析方案,由此来观测模拟知识推荐情境下的被试商品参数认知规则,即在选择一个参数之后,与浏览下一个参数是否存在前后的关联关系。上述指标的设计都在其他研究基础上结合本论文研究特点作了一定的创新。通过实证分析,本论文得到的主要结论是：①就数码相机商品而言,消费者整体对商品相关知识处于匮乏状态,需要知识推荐；②不同性别、知识背景的消费者在参数类型偏好上存在差异,如女性消费者偏好魅力参数等,而不同认知需求水平的消费者在参数类型偏好上并无差异；③不同特征的消费者在参数认知路径偏好上存在一定的差异,其中认知需求高的消费者的参数认知路径集中于性能参数及功能参数。以上研究结论为知识推荐服务内容设计提供了启示,具体见论文第4、5、7章。(3)最后,本论文对基于购物决策需求的推荐服务接受影响因素进行了分析,由此全面了解构建有效的知识推荐服务主要受哪些因素影响,为构建知识推荐服务整体框架设计提供建议,从而更好地辅助消费者在线购物决策过程。本论文具体进行了以下工作：①基于技术接受理论,以“亚马逊中国”网站推荐服务为例,构建了消费者有效接受推荐服务影响因素模型；②对该模型进行了问卷调研,以便收集用户对对“亚马逊中国”网站推荐服务使用的感知数据；③基于实验数据,采用结构方程模型方法对模型进行了实证分析,验证提出的假设。本论文得到的有用性、易用性的分析结论为知识推荐服务整体框架设计提供了依据。具体见论文第6、7章。