基于TAM模型的个性化推荐采纳影响因素分析.docx

【摘要】飞速发展的信息技术在给人们生活提供便利的同时也产生了一些的问题，如信息过载。现今信息急剧地膨胀，用户在线选购商品时常常面临着海量的信息。为了实现产品广告的精准投放，提高用户体验，许多网站开始推行个性化的推荐系统，但国内对于个性化推荐采纳因素的相关研究却较少，大部分都是研究推荐系统的设计与算法的改进。因此，本文决定对影响个性化推荐系统采纳的因素进行研究。首先基于前人研究并结合推荐系统自身特点，提出初始采纳模型与相应假设，然后通过发放问卷进行调查，并利用SPSS 22.0和AMOS 22.0统计分析调查数据。在分析时发现感知交互性对行为意向具有直接正向影响，感知有用性对行为意向不具有显著的影响，感知有用性对感知易用性具有直接正向的影响。据此对模型进行修正，并提出改进对策和建议。

【关键词】个性化推荐；技术接受模型；采纳影响因素；结构方程模型

目录

摘要

Abstract

一、国内外研究现状-1

（一） 国外研究现状-1

（二） 国内研究现状-1

二、相关概念界定与理论综述-2

（一）相关概念界定-2

1.个性化推荐的内涵-2

2.个性化推荐的特点-2

（二）采纳理论综述-3

1、技术接受模型（TAM）-3

2、感知风险理论-3

三、 模型构建与假设-4

（一）研究模型构建-4

（二）变量定义与假设-4

1.主体变量-4

2.外部变量-5

3.因变量-6

4.变量假设-6

（三）研究设计-6

1.问卷设计-7

2.问卷发放与数据收集-7

四、研究分析与假设检验-7

（一）信度和效度分析-7

1.SPSS信度分析操作流程-7

2.信度分析结果-10

3.SPSS效度分析操作流程-11

4.效度分析结果-14

（二）基于结构方程模型的假设检验与分析-16

1.结构方程模型介绍-16

2.初始模型构建-17

3. 模型修正-22

（三）结果分析-24

五、个性化推荐发展对策与建议-26

六、 总结-27

参考文献-28

附 录-29