摘 要

随着电子商务快速发展，电商平台也逐步增多，为了解决信息过载的问题，个性化推荐系统应运而生。目前大量的电商平台都在使用各种形式的个性化推荐系统，通过改善个性化推荐系统来提高消费者的购买意愿显得愈发重要。

本文在对国内外学者关于个性化推荐系统和购买意愿等相关理论进行研究和总结的基础上，将个性化推荐系统分为信息编排、推荐方式、推荐强度、信息价值、价值时效和用户信任六个维度，构建个性化推荐系统的具体关系模型，对个性化推荐系统的各个维度与消费者购买意愿之间的关系做出具体假设，针对模型设计调查问卷并收集数据，通过使用SPSS22.0软件进行数据分析，对相关假设进行验证。

研究结论如下所示：信息编排、推荐方式、信息价值、价值时效和用户信任对消费者购买意愿存在正向影响；推荐强度与消费者购买意愿不存在显著相关关系。其中按照各个维度对消费者购买意愿的影响程度从大到小排列为信息价值、平台系统推荐、用户信任、信息编排、价值时效、弹出式广告、社交渠道推荐。分析研究结果，对电商平台提出改善个性化推荐系统的建议。

关键字：个性化推荐系统；购买意愿；影响因素；回归分析

The Influence of E-Commerce Platform Personalized Recommendation System on Consumer Purchase Intention

ABSTRACT

With the development of electronic commerce, e-commerce platforms have increased, in order to solve the problem of information overload, personalized recommendation system emerges as the times require. At present, a lot of e-commerce platforms are using various forms of personalized recommendation systems, it is more important to improve the personalized recommendation system for enhancing the consumer purchase intention.

This paper is based on studying and summing up theories of the personalized recommendation system and purchase intention written by domestic and foreign scholars. This paper divides the personalized recommendation system into six dimensions of information arrangement、recommended way、recommended strength、information value、timeless value and user confidence, constructs the specific relation model of personalized recommendation system, makes specific assumptions for relation of the various dimensions of personalized recommendation system and consumer purchase intention. According to the model, this paper designs the questionnaire and collects data, uses SPSS22.0 to analyse data and tests relative hypothesis.

Through the study of information arrangement、recommended way、information value、timeless value and user confidence, the five dimensions have a positive influence on consumer purchase intention on the conclusions and recommendations intensity and recommended strength does not have influence on consumer purchase intention on the conclusions. From high-to-low to arrange the influence of each dimension and consumer purchase intention: information value、recommendation of platform system、user confidence、information arrangement、timeless value、pop-up ads and recommendation of social channels. As a result, the paper makes suggestions to the e-commerce platforms for improving the personalized recommendation system.

Key words: Personalized Recommendation System; Purchase Intention; Influencing Factors; Regression Analysis

目 录

1 前言 - 1 -

1.1 研究意义 - 1 -

1.2 研究内容及方法 - 1 -

1.3 研究现状 - 3 -

1.3.1 个性化推荐系统的相关研究 - 3 -

1.3.2 消费者购买意愿的相关研究 - 4 -

1.3.3 研究现状分析 - 6 -

2 个性化推荐系统对消费者购买意愿影响的研究假设 - 8 -

2.1 研究模型 - 8 -

2.2 研究假设 - 8 -

2.2.1 个性化推荐系统与消费者购买意愿的关系 - 8 -

2.2.2 个性化推荐系统对消费者购买意愿的假设 - 9 -

3 个性化推荐系统对消费者购买意愿影响的研究设计 - 12 -

3.1 变量测量 - 12 -

3.1.1 个性化推荐系统的信息编排 - 12 -

3.1.2 个性化推荐系统的推荐方式 - 12 -

3.1.3 个性化推荐系统的推荐强度 - 13 -

3.1.4 个性化推荐系统的信息价值 - 13 -

3.1.5 个性化推荐系统的价值时效 - 13 -

3.1.6 个性化推荐系统的用户信任 - 13 -

3.1.7 消费者购买意愿 - 14 -

3.2 问卷设计 - 14 -

3.3 问卷发放与收回 - 14 -

4 个性化推荐系统对消费者购买意愿影响的数据分析 - 15 -

4.1 描述性统计分析 - 15 -

4.2 信度分析 - 16 -

4.3 效度分析 - 17 -

4.3.1 个性化推荐系统特性量表 - 17 -

4.3.2 购买意愿量表 - 20 -

4.4 相关分析与回归分析 - 21 -

4.4.1 相关关系检验 - 21 -

4.4.2 回归关系检验 - 21 -

5 结论及建议 - 27 -

5.1 研究结论 - 27 -

5.2 研究建议 - 28 -

5.3 研究不足与展望 - 31 -

5.3.1 研究不足 - 31 -

5.3.2 研究展望 - 31 -

6 致谢 - 33 -

参考文献 - 34 -

附录 - 36 -

1 前言

1.1 研究意义

目前电子商务正处于快速发展阶段，随着电商平台的逐渐增多，商品的种类和数量也急剧增长，信息过载的现象也由此产生。这不仅使消费者在购买过程中需花费大量时间和精力去浏览和分辨商品信息，也让一些性价比高的商品隐藏在信息海洋中无人问津。当用户在浏览或者购买商品时，个性化推荐系统通过用户的操作获取其需求与兴趣，并将适合的商品推荐给用户来满足他们的个性化需求。

由于个性化推荐系统的产生，用户的浏览商品的时间减少了，但是做出决策的速度却得到了提高，在浏览推荐的商品的过程中，用户能尽量快的找出满足自己要求的商品。但是，这种机械性的推荐系统，很有可能无法满足用户的真正需求，忽略了用户自身的感受，从而引发用户的厌烦。基于对个性化推荐系统和消费者购买意愿的深入研究，本文对两者之间的具体关系进行分析，希望电商平台能够考虑改善个性化推荐系统，从而从中获取到一些方法，更多的从消费者的视角出发，以满足消费者在个性化推荐系统方面的需求为目标，多角度的看待个性化推荐系统，才能获得显著提高消费者的购买意愿的机会。

本文对国内外学者的相关理论进行梳理，主要梳理的个性化推荐系统和消费者购买意愿及两者相关关系的理论，选取的研究维度不仅仅涵盖了现有文献所研究的维度，还选取较少被前人研究过的维度，将二者进行综合，构建出用以验证个性化推荐系统与消费者购买意愿之间相关关系的具体关系模型。本文的研究意义在于，希望能从理论层面对造成消费者购买意愿变化的个性化推荐系统的相关因素进行扩充，并且在以后的研究过程中能作为相关研究内容的参考依据；从现实层面对电商平台的构建整改起到帮助，消费者心目中的个性化推荐系统的重要程度能被电商平台真正重视起来，使电商平台能使用一些新的方法去改善个性化推荐系统，进而能够让个性化推荐系统的性能得到进一步提升，消费者的实际需求也能被真正满足。

1.2 研究内容及方法

本文的研究对象是电商平台的个性化推荐系统和消费者购买意愿，侧重研究的内容是两者之间的关系，将信息编排、推荐方式、推荐强度、信息价值、价值时效和用户信任这六个维度作为个性化推荐系统的衡量依据，对这六个维度进行分析，得出各个维度产生的影响程度各不相同的结论，并通过分析相关的研究结果提出改善电商平台切实可行的建议。