基于消费倾向的个性化推荐研究--以星巴克为例.docx

摘要：随着信息时代的到来，为了解决消费者无法有效获取产品信息、产品无法被有需要的用户所购买这一困境，人们提出个性化推荐这一概念。个性化推荐作为大数据时代发展的一个标志，在近几年得到长足的发展。在算法上不断优化改善，在应用领域方面不断拓宽，都预示着未来个性化推荐在我们生活中所占比重之大。

本文以星巴克为例，以相关学者研究成果为基础，以调查问卷的形式调研了星巴克消费者的消费行为；再以主成分分析法对调查结果进行降维分析，获取影响消费者消费倾向的消费体验因素、消费质量因素、品牌效应因素以及环境影响因素四种主要成分；并以此为依据进行了该公司产品的个性化推荐系统架构的设计。对消费者而言，该系统使其消费体验得到优化。而对星巴克来说，该系统优化了营销方式，提高了消费者的再消费倾向，为传统连锁企业找寻到一种新的发展思路。

关键词：个性化推荐；消费倾向；主成分分析

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1研究背景及意义-1

1.2国内外研究现状-1

1.3研究内容及方法-2

2 基于消费倾向的个性化推荐概述-4

2.1信息时代下消费的特征-4

2.2影响消费者消费的因素-5

2.3个性化推荐概述-6

2.3.1个性化推荐的概念-6

2.3.2个性化推荐的作用-6

3 影响消费倾向的因素调查—以星巴克为例-8

3.1星巴克发展现状-8

3.2调查问卷设计与分析-8

3.2.1调查问卷设计-8

3.2.2调查问卷的数据分析-9

4影响消费倾向的相关因素分析-11

4.1影响因素分析方法的选择-11

4.2影响消费倾向的主成分分析-11

4.2.1信度分析-11

4.2.2探索性因子分析-12

4.2.3主成分提取-14

4.3数据分析结果与结论-15

5基于消费倾向的个性化推荐设计—以星巴克为例-16

5.1星巴克实施个性化推荐的必要性-16

5.2个性化推荐系统的总体架构设计-16

5.2.1系统前端架构设计-17

5.2.2日志收集模块设计-18

5.2.3推荐引擎模块设计-18

结论-20

致谢-21

参考文献-22

附录-23