【摘要】飛速發展的信息技術在給人們生活提供便利的同時也產生了一些的問題，如信息過載?，F今信息急劇地膨脹，用戶在線選購商品時常常面臨著海量的信息。為了實現產品廣告的精準投放，提高用戶體驗，許多網站開始推行個性化的推薦系統，但國內對于個性化推薦采納因素的相關研究卻較少，大部分都是研究推薦系統的設計與算法的改進。因此，本文決定對影響個性化推薦系統采納的因素進行研究。首先基于前人研究并結合推薦系統自身特點，提出初始采納模型與相應假設，然后通過發放問卷進行調查，并利用SPSS 22.0和AMOS 22.0統計分析調查數據。在分析時發現感知交互性對行為意向具有直接正向影響，感知有用性對行為意向不具有顯著的影響，感知有用性對感知易用性具有直接正向的影響。據此對模型進行修正，并提出改進對策和建議。

【關鍵詞】個性化推薦；技術接受模型；采納影響因素；結構方程模型

目錄

摘要

Abstract

一、國內外研究現狀-1

（一） 國外研究現狀-1

（二） 國內研究現狀-1

二、相關概念界定與理論綜述-2

（一）相關概念界定-2

1.個性化推薦的內涵-2

2.個性化推薦的特點-2

（二）采納理論綜述-3

1、技術接受模型（TAM）-3

2、感知風險理論-3

三、 模型構建與假設-4

（一）研究模型構建-4

（二）變量定義與假設-4

1.主體變量-4

2.外部變量-5

3.因變量-6

4.變量假設-6

（三）研究設計-6

1.問卷設計-7

2.問卷發放與數據收集-7

四、研究分析與假設檢驗-7

（一）信度和效度分析-7

1.SPSS信度分析操作流程-7

2.信度分析結果-10

3.SPSS效度分析操作流程-11

4.效度分析結果-14

（二）基于結構方程模型的假設檢驗與分析-16

1.結構方程模型介紹-16

2.初始模型構建-17

3. 模型修正-22

（三）結果分析-24

五、個性化推薦發展對策與建議-26

六、 總結-27

參考文獻-28

附 錄-29