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第0章 绪论1

0.1 研究背景1

0.2 电子商务推荐的用户使用现状预调研3

0.2.1 预调研目的与方案3

0.2.2 目前电子商务网站主要推荐类型总结4

0.2.3 推荐服务使用接受现状6

0.2.4 影响推荐使用接受的主要问题8

0.2.5 知识推荐服务现状与用户需求9

0.3 研究目标12

0.4 研究总体思路12

0.5 主要研究工作13

0.6 本书结构安排15

第1章 消费者认知及电子商务推荐技术接受的相关理论梳理17

1.1 消费者决策相关理论与模型17

1.1.1 决策理论基础：理性决策理论与行为决策理论17

1.1.2 消费者决策行为的研究视角19

1.1.3 主要消费者购物决策模型22

1.2 消费者在线商品选择决策过程理论26

1.3 电子商务推荐技术接受中的消费者信息认知处理相关理论29

1.3.1 信息加工理论30

1.3.2 说服理论31

1.3.3 信息详析可能性模型（ELM）32

1.4 技术接受与采纳相关理论34

1.4.1 计划行为理论与技术接受模型34

1.4.2 电子商务推荐接受的主要影响因素总结36

1.5 消费者认知差异及其测度相关理论38

1.5.1 认知需求38

1.5.2 认知风格40

1.5.3 认知图式45

第2章 消费者在线商品选择决策过程及其中的知识支持机理与行为偏好48

2.1 消费者在线商品选择决策过程模型构建49

2.2 在线商品选择决策中的知识支持机理分析51

2.2.1 在线商品选择决策中的知识支持内在机制模型构建51

2.2.2 商品选择决策中的知识构成52

2.2.3 商品选择决策中的知识来源53

2.2.4 商品选择决策中的知识支持机理分析53

2.3 消费者对在线知识推荐接受的可能需求与意愿分析55

2.3.1 在线问卷调研概况55

2.3.2 消费者对商品相关知识的需求分析56

2.3.3 消费者接受与学习商品相关知识意愿分析57

2.4 消费者在线商品选择决策中的知识接近度实验分析——以数码相机为例61

2.4.1 在线商品选择决策实验设计与组织62

2.4.2 消费者“知识接近度”指标设计69

2.4.3 消费者“知识接近度”理论假设73

2.4.4 消费者知识接近度分析74

2.4.5 总结79

2.5 基于参数理解的消费者商品选择决策行为偏好分析——以数码相机为例80

2.5.1 消费者决策行为偏好分析方法80

2.5.2 消费者决策行为偏好分析方案设计83

2.5.3 消费者参数类型偏好理论假设84

2.5.4 消费者参数类型偏好分析结果85

2.5.5 消费者参数认知路径分析89

2.5.6 总结97

第3章 电子商务消费者认知差异表征与认知分类99

3.1 认知类型测量分析的心理学实验探索——以商品参数浏览与学习为情境100

3.1.1 基本研究假设100

3.1.2 实验设计与组织101

3.1.3 不同认知需求被试的行为特征分析109

3.1.4 不同认知风格类型的行为特征分析110

3.1.5 不同认知图式类型的行为特征112

3.2 基于机器学习的用户认知分类的基本方法114

3.2.1 朴素贝叶斯算法115

3.2.2 决策树算法115

3.2.3 神经网络方法117

3.2.4 基于SPSS Clementine的神经网络分类实现流程121

3.3 基于神经网络的认知分类实验探索124

3.3.1 认知需求分类建模125

3.3.2 认知风格分类建模128

3.3.3 认知图式分类建模130

3.4 结论与启示132

3.4.1 主要研究结论132

3.4.2 研究启示134

第4章 消费者认知影响电子商务推荐技术接受的整合交互模型构建136

4.1 结构变量设计137

4.2 结构模型构建142

4.3 观测变量设计143

4.4 测量模型构建146

第5章 消费者认知影响电子商务推荐技术接受的实证研究与数据分析147

5.1 知识推荐实证方案设计147

5.1.1 知识推荐体验实验设计147

5.1.2 知识推荐使用情境设计148

5.1.3 问卷提问项设计149

5.2 知识推荐接受模型变量统计分析151

5.2.1 样本构成151

5.2.2 各变量描述性统计152

5.3 方差分析154

5.3.1 性别的方差分析154

5.3.2 网购频率的方差分析155

5.3.3 认知方式（认知风格角度）的方差分析156

5.3.4 认知方式（认知需求角度）的方差分析157

5.4 探索性因子分析157

5.5 信度、效度分析164

5.5.1 信度分析164

5.5.2 效度分析165

5.6 验证性因子分析166

5.6.1 单一性分析166

5.6.2 聚合效度和区分效度分析169

5.7 模型评价与修正169

5.7.1 模型分析169

5.7.2 模型修正170

5.7.3 假设检验172

5.8 结论与启示174

5.8.1 研究结论174

5.8.2 分析与讨论177

5.8.3 研究启示181

第6章 总结与展望183

6.1 主要研究结论183

6.2 主要研究创新点184

6.3 存在的问题185

6.4 进一步研究的建议和设想185

参考文献187

附录A 电子商务网站推荐服务接受情况调查198

附录B 在线购物知识推荐服务的接受意愿调研问卷205

附录C 数码相机参数知识207

附录D 数码相机商品选择决策实验调研问卷210

附录E 数码相机专家知识调研问卷213

附录F 基本信息调查问卷217

附录G 镶嵌图测试法218

附录H 数码相机知识培训221

附录I 网页查找任务222

附录J 电子商务网站知识推荐服务接受影响因素调查223