高迪

[摘要]文章以電子商務(wù)推薦系統(tǒng)為研究對象，對推薦系統(tǒng)消費者采納意向的相關(guān)文獻進行總結(jié)。首先介紹了推薦系統(tǒng)影響消費者采納的因素，其次對推薦系統(tǒng)評價標(biāo)準(zhǔn)研究進行總結(jié)，從消費者視角展現(xiàn)推薦系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀，最后指出了目前研究的不足及未來研究方向。

[關(guān)鍵詞]電子商務(wù)；推薦系統(tǒng)；消費者視角

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.02.123

隨著電子商務(wù)行業(yè)的蓬勃發(fā)展，在線推薦技術(shù)得到廣泛應(yīng)用。推薦系統(tǒng)能從當(dāng)前消費者瀏覽、關(guān)注的信息出發(fā)，為消費者做出相應(yīng)的推薦。亞馬遜、淘寶網(wǎng)、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)等電商網(wǎng)站都已經(jīng)應(yīng)用推薦技術(shù)。目前關(guān)于推薦系統(tǒng)的學(xué)術(shù)研究主要集中在兩個方面：一方面是關(guān)于推薦算法的優(yōu)化設(shè)計，另一方面則是推薦系統(tǒng)對消費者的影響研究。文章從消費者視角出發(fā)，從以下兩方面來總結(jié)現(xiàn)有文獻研究成果。

1在線推薦系統(tǒng)消費者采納的影響因素研究

在消費者網(wǎng)絡(luò)購物相關(guān)問題的研究中，學(xué)者們普遍采用技術(shù)采納模型（Technology Acceptance Model，TAM）作為理論基礎(chǔ)。根據(jù)TAM模型理論，用戶對系統(tǒng)的感知評價（感知有用性、感知易用性）直接影響用戶采納意圖的產(chǎn)生。文章發(fā)現(xiàn)影響消費者采納的因素主要來自以下幾個方面。

1.1網(wǎng)站特征

Ganguly和Dash研究發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站的信息展示設(shè)計、導(dǎo)航設(shè)計和可視化設(shè)計會影響消費者的購買意向。因為網(wǎng)站合理的視覺設(shè)計會給消費者帶來愉悅，提高消費者對網(wǎng)站的滿意度和信任，進而增加對網(wǎng)站的瀏覽時間和購買產(chǎn)品的數(shù)量。Song和Zahedi則證明發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站的促銷、服務(wù)、外部相關(guān)資源、使用和導(dǎo)航易用性及購物便利性等因素會加強消費者的信任。

1.2推薦內(nèi)容

McNee研究發(fā)現(xiàn)，用戶往往不是評價某一個單獨推薦的質(zhì)量而是感受整個推薦列表的廣泛性和深度，這樣來考慮推薦是否滿足他們的需求。除了推薦信息質(zhì)量，Xiao和Benbasat研究還發(fā)現(xiàn)推薦信息詳細(xì)程度、推薦原因的解釋以及推薦信息表達方式均對感知有用性和易用性有正向顯著影響。推薦內(nèi)容的多樣性也被證實可以幫助提升用戶對推薦結(jié)果的整體滿意度，避免了單個推薦項目的局限。

1.3推薦系統(tǒng)透明度

推薦透明度，是指網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)是否解釋推薦結(jié)果產(chǎn)生的原因。通常情況下，用戶自己的推理往往與系統(tǒng)的推薦機理不一致，然而當(dāng)用戶不理解為什么某個商品被推薦給他們時，他們很少會去相信那些推薦信息。推薦系統(tǒng)向用戶解釋推薦結(jié)果的產(chǎn)生原因，有助于推薦信息更容易被消費者采納。

1.4主觀規(guī)范

用戶自身的使用習(xí)慣、親朋好友的口碑等個人規(guī)范以及媒體宣傳、市場表現(xiàn)等社會規(guī)范都可能影響用戶對系統(tǒng)的感知和評價，包括個人規(guī)范和社會規(guī)范在內(nèi)的主觀規(guī)范已被證實對用戶采納意圖有重要影響。Venkatesh和Davis在修正TAM模型時也指出，主觀規(guī)范是感知有用性的決定變量。主觀規(guī)范往往是在創(chuàng)新實施的早期階段更具影響力，因為那時用戶形成態(tài)度的經(jīng)驗有限。

2在線推薦系統(tǒng)評價標(biāo)準(zhǔn)研究

推薦系統(tǒng)的現(xiàn)有評價標(biāo)準(zhǔn)可以分為兩類，一類是技術(shù)性標(biāo)準(zhǔn)，主要用于衡量推薦的精準(zhǔn)度、速度等性能指標(biāo)；另一類是商務(wù)性標(biāo)準(zhǔn)，反映了滿足實際需要所必備的性能。目前研究重點已從技術(shù)性標(biāo)準(zhǔn)逐漸向商務(wù)性標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)移。

2.1覆蓋率

覆蓋率是指可以被系統(tǒng)預(yù)測打分的商品占全部商品的比例。覆蓋率較高則說明推薦系統(tǒng)能夠找到較多用戶感興趣的產(chǎn)品。如果一個推薦系統(tǒng)的覆蓋率比較低，那么說明它評估商品的范圍有限，這個局限性可能會降低用戶的滿意度。

2.2多樣性

在推薦系統(tǒng)中，多樣性體現(xiàn)在兩個層次，一個是用戶間的多樣性，衡量推薦系統(tǒng)對不同用戶推薦不同商品的能力；另一個是用戶內(nèi)的多樣性，衡量推薦系統(tǒng)對一個用戶推薦商品的多樣性。學(xué)者提出可以通過測量推薦產(chǎn)品的平均度和平均海明距離的方式，來評估推薦列表的多樣性，商品平均度小的推薦系統(tǒng)相對更好些。

2.3新穎性

新穎性是指推薦系統(tǒng)向用戶推薦非熱門或非流行商品的能力。通常用戶喜歡系統(tǒng)推薦他們熟悉的產(chǎn)品，因為這會增加用戶對推薦系統(tǒng)的信任，但是當(dāng)用戶厭倦了相似的產(chǎn)品推薦時，他們可能更喜歡那些能給予他們意外驚喜的推薦信息。

2.4隱私保護

網(wǎng)站上留有大量消費者的個人信息，涉及姓名、家庭地址、手機號甚至身份證號等重要隱私信息，這些信息一旦泄露，會造成難以想象的后果。推薦系統(tǒng)對隱私的保護會影響到消費者的初始信任，從而影響消費者對該推薦系統(tǒng)的使用意愿。推薦系統(tǒng)需要有效地保護用戶個人隱私的措施，也應(yīng)減少使用用戶隱私數(shù)據(jù)。

3現(xiàn)有文獻評述與未來研究展望

目前在線推薦系統(tǒng)消費者采納意向的研究仍處于起步階段，學(xué)者在該方面的研究正在逐步深入。文章對有關(guān)推薦系統(tǒng)采納意向的研究文獻進行整理分析，發(fā)現(xiàn)目前多數(shù)研究集中在系統(tǒng)算法優(yōu)化方面，而在系統(tǒng)對消費者行為、心理的影響研究較少，研究模型不夠豐富，研究內(nèi)容還有待深入。文章認(rèn)為，未來研究工作應(yīng)繼續(xù)從消費者視角展開，對一些變量的中介作用或調(diào)節(jié)作用進行更多的研究，建立更有效的研究模型。而且推薦系統(tǒng)評價標(biāo)準(zhǔn)問題尚未解決，如何評價推薦系統(tǒng)，也將是未來研究的重點。

參考文獻：

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