基于结构方程模型的微商信任模型实证研究

信任是影响微商消费者购买意愿的重要因素,微商的信任影响因素不同于PC端电商的信任影响因素。本文应用结构方程模型,在已有电商信任模型的基础上,结合微商的特点,构建了微商的信任模型。通过实证研究发现:卖家的产品和服务、卖家声誉和买家对产品和卖家的熟悉程度、法律和第三方平台对微商信任有重要影响。     

基于结构方程的C2C电子商务信任模型

结构方程模型弥补了传统回归分析和因子分析的不足,是一种很好的统计方法。文章应用结构方程模型方法,在已有的电子商务信任研究成果的基础上,构建了一个C2C电子商务信任模型。通过实证研究表明:卖家的产品品牌、卖家的服务,网站的个性化,声誉,有用性,网民对网络的熟悉程度,第三方,法律对C2C电子商务信任度有重要影响。     

结构方程模型在管理学实证研究中的应用

结构方程模型是社会科学领域应用非常广泛的一种统计建模方法,可同时对多维复杂变量之间关系进行全面检验,因此在管理学中极具应用前景。本文首先介绍了结构方程模型的基本概念,然后通过直销企业顾客信任影响因素的研究实例来展示结构方程模型在管理学研究中的应用。     

网购环境下垃圾评论与消费者推荐信任的关联性研究

网购体验型产品时,四种垃圾评论通过影响潜在消费者对产品品牌和网站的认同,进而影响潜在消费者的推荐信任。构建假设与结构模型,用SPSS和AMOS对消费者调查问卷进行数据分析,结果表明:诋毁评论能通过削弱潜在消费者对产品品牌和网站的认同进而削弱潜在消费者的推荐信任;干扰评论不会削弱潜在消费者的产品品牌和网站认同以及推荐信任;由于潜在消费者抵制互联网水军刷好评,所以推销评论对推荐信任存在反向影响;低效用评论虽然含信息量少,但具有参考价值,能增强消费者的产品品牌和网站认同,进而增强推荐信任。因此,销售体验型产品的网站应做到识别并清除虚假评论、引导低效用评论、清理干扰评论等。     

基于D-S理论的B2C电子商务推荐信任模型研究

在B2C电子商务交易中,消费者无法像在传统市场中一样可以直接接触到销售人员或者销售网点,消费者看不到商家承诺的实物保证,电子商务的虚拟性大大削弱了消费者的信任。本文在前人研究的基础上,结合我国电子商务的具体环境和现状,总结影响B2C电子商务信任的主要因素。从初始信任阶段的推荐信任角度展开研究,基于D-S证据理论建立推荐信任模型。该模型通过融合多个推荐人的意见,从而得出有效的推荐结果,为潜在的消费者提供购买依据,通过实例模拟进一步证明了模型的有效性,为我国B2C电子商务信任问题的解决提供了参考。     

基于证据推荐理论的B2C电子商务信任模型构建

电子商务所依托的互联网,是一个全球开放的异质性营销渠道,处于不断变化之中。这种异质性的营销渠道使人们难以直接接触到产品本身。因此,与传统购物中的买卖双方交易相比,电子商务的一个典型的特点就是存在更大的不确定性。本文从电子商务网站、在线经营者特征、消费者个人因素等方面,分析了消费者信任的影响因素,根据证据理论建立了一个在信息的不精确和信息的不完全的情况下,为消费者提供购买依据的信任模型。通过在线消费者对各影响因素的评价,然后利用D-S证据理论融合各种证据,得出证据等级的信度函数,为潜在消费者提供信任依据。     

基于OBUIM的电子商务个性化推荐模型研究

在对目前电子商务个性化推荐系统评析和总结的基础上,得出现在推荐系统在语义方面存在不足,主要包括用户个性化信息收集不全面、不准确和兴趣模型更新麻烦等;然后提出了基于本体的用户兴趣模型OBUIM,由PersonalI、PersonalDO和RefO构成;最后给出了基于OBUIM的电子商务个性化推荐模型并详细阐述了各层的工作机制。     

基于信任机制的电子商务个性化推荐技术研究

随着电子商务的迅速发展,越来越多的顾客选择网上购物,如何让用户在海量信息中快速而准确地找到合适的产品,做出购买决定是一件很难的事情.个性化推荐技术能够较好的解决此问题,它通过分析顾客相关信息,向用户推荐感兴趣的产品,以便做出最后的决策.本文分析国内外个性化推荐技术研究现状,着重介绍协同过滤推荐技术存在的冷开始、数据稀疏...     

电子商务推荐系统中用户建模研究——基于用户隐性行为分析的视角

用户模型是电子商务智能推荐系统的关键,它是系统智能推荐的依据,是决定个性化信息服务质量的关键因素。基于用户隐性行为分析的视角,分析用户的兴趣度,在原型系统的基础上,通过对用户行为的分析,推导出用户隐形知识,从而对用户模型进行构造和更新,构造出原型模型和个体用户模型,并探讨了二者间交互机制与个体模型的更新机制,同时,通过浏览行为估计用户兴趣度的方法无需用户主动参与,有助于提高个性化服务系统的亲和力,在理论上具有可行性,但在实际运用中还有一定难度,主要表现在时间滞后性与复杂的计算过程。     

基于推荐的P2P网络信任机制与模型探析

在汲取了全局信任模型和局部信任的优势观点基础上,对基于推荐的信任模型进行改进,介绍了改进模型的搭建思想,设计了模型体系,进行模型实现,最后对模型的安全机制进行分析。     

社交化电子商务推荐信任重复计算简化研究

Web2.0和社交媒体的发展促使了社交化电子商务产生,这种新的交易形式能为消费者提供良好的购物体验,但存在信任问题所带来的交易风险.为解决该问题,将信任传递应用到社交化电子商务环境中,针对普通信任传递模型对推荐信任的重复计算问题,提出一种方法简化信任传递网络.实验显示该方法对合理化信任传递路径和降低信任依赖带来交易风险的有效性.     

电子商务推荐系统

介绍了电子商务推荐系统的概念、功能和技术,详细的论述了电子商务推荐系统所采用的推荐技术及其优缺点,介绍了电子商务推荐系统的实现方式和几个具有代表性的推荐服务系统,最后指出了电子商务推荐系统的存在的问题及下一步的研究方向。     

基于结构方程模型的民生科技需求实证研究

本文针对民生科技需求,运用结构方程模型探讨安全科技需求、健康科技需求与教育科技需求三者之间的关系,以期为湖北省发展民生科技选择优先发展领域或突破口提供参考.     

电子商务推荐系统与用户行为的相关研究综述

随着网络信息超载问题的出现和电子商务的快速发展,电子商务推荐系统受到了众多的关注和研究。本文对近几年在国内外电子商务推荐系统的研究进行了综述,着重分析了用户对电子商务推荐系统的评价,以及电子商务推荐系统对用户行为的影响,最后尝试给出了今后有待深入研究的重点和方向。     

基于关联规则的电子商务推荐系统模型研究

随着电子商务的快速发展,电子商务个性化推荐系统得到了广泛的应用。关联规则推荐算法能够及时准确地计算出符合用户需求的商品,为客户提供良好的购物体验。论文针对基于关联规则的电子商务推荐系统模型进行了研究。     

基于结构方程模型的B2C电子商务满意度研究

B2C模式是直接面向消费者提供商品或服务的商业活动,是消费者接触电子商务最常见的一种途径。在服务行业,顾客满意程度与企业的经营绩效有很密切的关系,而国内对B2C电子商务模式的顾客满意度研究较少,尤其是在实证研究方面。本文基于结构方程模型,构建了B2C电子商务模式的满意度评价体系,得出影响其满意度的相关因素,并据此提出合理建议,为B2C电子商务运营商如何提高顾客满意度提供了一种参考。     

电子商务推荐系统中推荐技术研究

随着电子商务的不断深入发展,电子商务推荐系统的应用更加广泛。文章主要介绍了目前应用较广的几种电子商务推荐系统中的推荐技术,并对这几种推荐技术存在的问题进行了分析。     

基于PKI的电子商务信任模型研究

电子商务系统的安全与安全风险分析紧密相关,信任是影响电子商务发展的重要因素。本文以PKI作为实现电子商务安全的技术支撑,从角色存取控制的角度提出了一种安全的电子商务信任模型。     

电子商务推荐系统研究综述

本文简要的介绍了电子商务推荐系统的概念、作用和构成,详细的论述了电子商务推荐系统所采用的推荐技术及其优缺点,最后指出了现有电子商务推荐系统的研究热点和难点。     

施工现场安全事故起因系统的研究——基于结构方程模型

中国施工安全事故已经引起了广泛关注。调查施工现场安全事故频发的主要原因非常关键。该原因划分为四个方面,即人的因素,物的因素,环境因素及管理因素,并运用德尔菲法建立了事故起因系统。接着应用结构方程模型从不同的角色检验了每个方面的因素的重要性。结果表明:四个方面的因素都需要加强控制,不同的角色对各个因素的重要性判断方面有差异。为实践工作者采取有效措施提高施工现场安全具有指导意义。