动机视角下移动电商平台社交服务用户参与研究
这是一篇关于移动电商平台,社交服务,用户参与,参与动机,关系强度的论文, 主要内容为随着人口结构和民众观念的改变,中国电子商务发展的人口红利特征逐渐弱化,传统电商模式已不能满足用户多元化需求,社会化电商和移动商务应运而生,为电商企业打破瓶颈提供了新思路。移动电商平台中社交服务的核心驱动力是用户参与,据此电商企业不断探索能高效融合移动和社交的服务形式,让用户乐于参与,从而提高用户粘性。然而,目前各移动电商平台提供的社交服务形式各异,用户参与效果不甚乐观。探究用户对移动电商平台社交服务的偏好、动机及影响因素对提升移动电商的社会化发展、为用户提供全方位购物体验具有深远意义。首先,介绍本研究的背景和意义,对国内外研究现状进行分析和述评,并详细阐述动机理论、社会网络理论、扎根理论和SOR理论,为后续研究奠定理论基础。其次,利用深度访谈和扎根理论三级编码得到能阐明用户参与行为发生的主线,并结合文献梳理结果确定相关变量,将移动平台质量和社会关系强度作为外界刺激要素,选取社交性动机、信息性动机、利益性动机和从众性动机为个体反应变量,以参与强度衡量用户参与行为,构建移动电商平台社交服务用户参与模型并提出相应假设。再次,对回收的343份有效问卷进行实证分析,从性别、年龄等角度进行基本特征分析,利用SPSS20.0软件进行描述性统计分析和信效度分析,借助AMOS17.0软件对理论模型和研究假设进行检验,并就分析结果展开讨论。最后,根据实证分析结果,从提升移动电商平台系统质量、信息质量、服务质量及合理利用用户之间强弱关系多维度为电商企业提出改进建议,可通过提高操作流畅性、优化UI设计、确保信息准确性和时效性、丰富信息内容和展现形式、完善互动机制、精准个性化推荐、激发用户共鸣、寻找意见领袖、转移第三方强关系来优化移动电商平台中现有的社交服务。
快消品移动电商平台消费者购买意愿影响因素分析
这是一篇关于快消品,移动电商平台,购买意愿的论文, 主要内容为随着智能移动设备的大量普及和移动通信技术的迅猛发展,移动电子商务凭借其移动性、及时性、个性化、方便性和基于位置服务的优势在很大程度上改变了人们的购物习惯和购物方式,对人们的工作和生活产生了更加强大和更深层次的影响。移动购物使消费者不再拘泥于空间的限制并且24小时都可以购买自己想买的商品,提高了消费者网购的效率,同时增加了消费者在移动电商平台购买商品的频率。移动电子商务的出现和应用将会带来商业价值的改变,快消品作为市场上激烈竞争的产品之一,其发展势头迅猛,具有广阔的市场前景,研究消费者使用移动设备在移动电商平台购买快消品的影响因素对快消品移动电商企业具有很大的价值。然而,研究学者对快消品移动电子商务的研究大都是以介绍性文章为主,几乎没有研究学者对快消品移动电商平台消费者购买意愿的影响因素进行实证研究,实际上影响消费者在移动电商平台上购买快消品意愿的因素对快消品企业在移动电子商务领域的发展有着关键性的作用,这些影响因素甚至可以决定一个快消品企业在移动电子商务领域的兴亡。本研究在已有研究的基础上对快消品、移动电商平台、消费者购物态度、知觉行为控制和消费者网上购买意愿的研究现状进行了综述,将网上消费者行为理论TRA、TPB和TAM模型进行了整合,从消费者在移动电商平台购买快消品意愿的角度出发,结合现实生活中消费者在移动电商平台购买快消品的情况构建了本文11个维度的模型框架,采用SPSS和结构方程模型(SEM)对这些影响因素进行了实证分析,探究了快消品移动电商平台影响消费者购买意愿的因素。研究发现感知享受性、手机专享价、便利性、功能易用性、风险认知和个性化推荐通过购物态度影响消费者购买意愿;消费者自我创新对消费者知觉行为控制无显著影响;自我效能认知通过知觉行为控制影响消费者的购买意愿;新增路径感知享受性对消费者在移动电商平台购买快消品的意愿有显著的正向影响。本论文基于消费者网上行为理论旨在研究快消品移动电商平台影响消费者购买意愿的因素,以便为快消品行业在移动电子商务领域的发展提供可行性的参考。
移动电商平台多维动态推荐技术研究
这是一篇关于移动电商平台,动态推荐系统,多维,位置+项目+时间的论文, 主要内容为在互联网的数据量和信息量都呈指数级増长的背景中,好的推荐系统成为人们在信息海洋的指南针。因为推荐系统可以通过分析、研究用户的行为、兴趣、习惯和兴趣偏好等个性化的信息,进而构建用户的知识模型、兴趣模型等能推算用户特征的模型,最终把符合用户特征与用户兴趣的信息准确地提供给客户。目前,国内外已有的推荐算法大多是单维和静态的算法,它们仅基于时间的协同过虑,或只考虑到“用户-位置”。这样的推荐算法越来越不适用于具有多维和动态特征的移动环境。比如,基于位置协同的过滤算法通过分析移动用户的位置信息轨迹获得“用户-位置”评分矩阵,构建基于位置信息的用户偏好模型。而基于时间协同过滤的推荐算法,主要是通过分析移动用户兴趣变化在时间上表现出的特点,综合考虑遗忘规律、兴趣的持久度、衰减性、流行性和季节性等问题进行建模,已经具备了一定的时效性和动态性特征。本文最主要的工作是研究从单维到多维、从静态到动态的推荐技术,提出了一种融合了“位置、项目、时间”等多因子的多维动态协同过滤推荐算法,并应用在当前的移动电商平台中。该算法根据“时间、项目、位置”的多维信息在动态的移动电商平台中实现精准推荐。实验结果表明,与单维和静态的代表性推荐算法进行对比,我们所提的算法在推荐准确性方面更为精准。
动机视角下移动电商平台社交服务用户参与研究
这是一篇关于移动电商平台,社交服务,用户参与,参与动机,关系强度的论文, 主要内容为随着人口结构和民众观念的改变,中国电子商务发展的人口红利特征逐渐弱化,传统电商模式已不能满足用户多元化需求,社会化电商和移动商务应运而生,为电商企业打破瓶颈提供了新思路。移动电商平台中社交服务的核心驱动力是用户参与,据此电商企业不断探索能高效融合移动和社交的服务形式,让用户乐于参与,从而提高用户粘性。然而,目前各移动电商平台提供的社交服务形式各异,用户参与效果不甚乐观。探究用户对移动电商平台社交服务的偏好、动机及影响因素对提升移动电商的社会化发展、为用户提供全方位购物体验具有深远意义。首先,介绍本研究的背景和意义,对国内外研究现状进行分析和述评,并详细阐述动机理论、社会网络理论、扎根理论和SOR理论,为后续研究奠定理论基础。其次,利用深度访谈和扎根理论三级编码得到能阐明用户参与行为发生的主线,并结合文献梳理结果确定相关变量,将移动平台质量和社会关系强度作为外界刺激要素,选取社交性动机、信息性动机、利益性动机和从众性动机为个体反应变量,以参与强度衡量用户参与行为,构建移动电商平台社交服务用户参与模型并提出相应假设。再次,对回收的343份有效问卷进行实证分析,从性别、年龄等角度进行基本特征分析,利用SPSS20.0软件进行描述性统计分析和信效度分析,借助AMOS17.0软件对理论模型和研究假设进行检验,并就分析结果展开讨论。最后,根据实证分析结果,从提升移动电商平台系统质量、信息质量、服务质量及合理利用用户之间强弱关系多维度为电商企业提出改进建议,可通过提高操作流畅性、优化UI设计、确保信息准确性和时效性、丰富信息内容和展现形式、完善互动机制、精准个性化推荐、激发用户共鸣、寻找意见领袖、转移第三方强关系来优化移动电商平台中现有的社交服务。
移动电商平台多维动态推荐技术研究
这是一篇关于移动电商平台,动态推荐系统,多维,位置+项目+时间的论文, 主要内容为在互联网的数据量和信息量都呈指数级増长的背景中,好的推荐系统成为人们在信息海洋的指南针。因为推荐系统可以通过分析、研究用户的行为、兴趣、习惯和兴趣偏好等个性化的信息,进而构建用户的知识模型、兴趣模型等能推算用户特征的模型,最终把符合用户特征与用户兴趣的信息准确地提供给客户。目前,国内外已有的推荐算法大多是单维和静态的算法,它们仅基于时间的协同过虑,或只考虑到“用户-位置”。这样的推荐算法越来越不适用于具有多维和动态特征的移动环境。比如,基于位置协同的过滤算法通过分析移动用户的位置信息轨迹获得“用户-位置”评分矩阵,构建基于位置信息的用户偏好模型。而基于时间协同过滤的推荐算法,主要是通过分析移动用户兴趣变化在时间上表现出的特点,综合考虑遗忘规律、兴趣的持久度、衰减性、流行性和季节性等问题进行建模,已经具备了一定的时效性和动态性特征。本文最主要的工作是研究从单维到多维、从静态到动态的推荐技术,提出了一种融合了“位置、项目、时间”等多因子的多维动态协同过滤推荐算法,并应用在当前的移动电商平台中。该算法根据“时间、项目、位置”的多维信息在动态的移动电商平台中实现精准推荐。实验结果表明,与单维和静态的代表性推荐算法进行对比,我们所提的算法在推荐准确性方面更为精准。
移动电商平台多维动态推荐技术研究
这是一篇关于移动电商平台,动态推荐系统,多维,位置+项目+时间的论文, 主要内容为在互联网的数据量和信息量都呈指数级増长的背景中,好的推荐系统成为人们在信息海洋的指南针。因为推荐系统可以通过分析、研究用户的行为、兴趣、习惯和兴趣偏好等个性化的信息,进而构建用户的知识模型、兴趣模型等能推算用户特征的模型,最终把符合用户特征与用户兴趣的信息准确地提供给客户。目前,国内外已有的推荐算法大多是单维和静态的算法,它们仅基于时间的协同过虑,或只考虑到“用户-位置”。这样的推荐算法越来越不适用于具有多维和动态特征的移动环境。比如,基于位置协同的过滤算法通过分析移动用户的位置信息轨迹获得“用户-位置”评分矩阵,构建基于位置信息的用户偏好模型。而基于时间协同过滤的推荐算法,主要是通过分析移动用户兴趣变化在时间上表现出的特点,综合考虑遗忘规律、兴趣的持久度、衰减性、流行性和季节性等问题进行建模,已经具备了一定的时效性和动态性特征。本文最主要的工作是研究从单维到多维、从静态到动态的推荐技术,提出了一种融合了“位置、项目、时间”等多因子的多维动态协同过滤推荐算法,并应用在当前的移动电商平台中。该算法根据“时间、项目、位置”的多维信息在动态的移动电商平台中实现精准推荐。实验结果表明,与单维和静态的代表性推荐算法进行对比,我们所提的算法在推荐准确性方面更为精准。
移动电商平台多维动态推荐技术研究
这是一篇关于移动电商平台,动态推荐系统,多维,位置+项目+时间的论文, 主要内容为在互联网的数据量和信息量都呈指数级増长的背景中,好的推荐系统成为人们在信息海洋的指南针。因为推荐系统可以通过分析、研究用户的行为、兴趣、习惯和兴趣偏好等个性化的信息,进而构建用户的知识模型、兴趣模型等能推算用户特征的模型,最终把符合用户特征与用户兴趣的信息准确地提供给客户。目前,国内外已有的推荐算法大多是单维和静态的算法,它们仅基于时间的协同过虑,或只考虑到“用户-位置”。这样的推荐算法越来越不适用于具有多维和动态特征的移动环境。比如,基于位置协同的过滤算法通过分析移动用户的位置信息轨迹获得“用户-位置”评分矩阵,构建基于位置信息的用户偏好模型。而基于时间协同过滤的推荐算法,主要是通过分析移动用户兴趣变化在时间上表现出的特点,综合考虑遗忘规律、兴趣的持久度、衰减性、流行性和季节性等问题进行建模,已经具备了一定的时效性和动态性特征。本文最主要的工作是研究从单维到多维、从静态到动态的推荐技术,提出了一种融合了“位置、项目、时间”等多因子的多维动态协同过滤推荐算法,并应用在当前的移动电商平台中。该算法根据“时间、项目、位置”的多维信息在动态的移动电商平台中实现精准推荐。实验结果表明,与单维和静态的代表性推荐算法进行对比,我们所提的算法在推荐准确性方面更为精准。
移动电商平台多维动态推荐技术研究
这是一篇关于移动电商平台,动态推荐系统,多维,位置+项目+时间的论文, 主要内容为在互联网的数据量和信息量都呈指数级増长的背景中,好的推荐系统成为人们在信息海洋的指南针。因为推荐系统可以通过分析、研究用户的行为、兴趣、习惯和兴趣偏好等个性化的信息,进而构建用户的知识模型、兴趣模型等能推算用户特征的模型,最终把符合用户特征与用户兴趣的信息准确地提供给客户。目前,国内外已有的推荐算法大多是单维和静态的算法,它们仅基于时间的协同过虑,或只考虑到“用户-位置”。这样的推荐算法越来越不适用于具有多维和动态特征的移动环境。比如,基于位置协同的过滤算法通过分析移动用户的位置信息轨迹获得“用户-位置”评分矩阵,构建基于位置信息的用户偏好模型。而基于时间协同过滤的推荐算法,主要是通过分析移动用户兴趣变化在时间上表现出的特点,综合考虑遗忘规律、兴趣的持久度、衰减性、流行性和季节性等问题进行建模,已经具备了一定的时效性和动态性特征。本文最主要的工作是研究从单维到多维、从静态到动态的推荐技术,提出了一种融合了“位置、项目、时间”等多因子的多维动态协同过滤推荐算法,并应用在当前的移动电商平台中。该算法根据“时间、项目、位置”的多维信息在动态的移动电商平台中实现精准推荐。实验结果表明,与单维和静态的代表性推荐算法进行对比,我们所提的算法在推荐准确性方面更为精准。
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