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基于用户满意度的电子商务个性化信息推荐服务研究

中文摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 研究目的及意义第10-12页
        1.1.1 研究目的第10-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 研究现状第12-15页
        1.2.1 国外研究现状第12-13页
        1.2.2 国内研究现状第13-15页
    1.3 研究方法与技术线路第15-16页
        1.3.1 研究方法第15-16页
        1.3.2 技术线路第16页
    1.4 论文内容及主要创新点第16-19页
        1.4.1 论文内容第16-17页
        1.4.2 主要创新点第17-19页
第2章 相关理论概述第19-29页
    2.1 用户满意度相关理论第19-26页
        2.1.1 用户满意度概念第19-20页
        2.1.2 用户满意度的基本特征第20-21页
        2.1.3 主要理论模型第21-26页
    2.2 电子商务个性化服务理论第26-29页
        2.2.1 个性化推荐服务的主要内容第26页
        2.2.2 电子商务个性化信息推荐服务第26-29页
第3章 电子商务个性化信息推荐服务现状分析第29-37页
    3.1 电子商务个性化信息推荐技术第29-32页
        3.1.1 用户建模技术第29-30页
        3.1.2 协同过滤技术第30-31页
        3.1.3 其他推荐技术第31-32页
    3.2 电子商务个性化信息推荐流程第32-33页
        3.2.1 用户数据收集第32页
        3.2.2 数据分析第32-33页
        3.2.3 产生信息推荐第33页
    3.3 个性化信息推荐服务模式分析第33-34页
    3.4 电子商务个性化信息推荐服务存在的问题第34-37页
        3.4.1 现有推荐服务无法满足用户需求第34页
        3.4.2 现存推荐系统存在问题第34-35页
        3.4.3 电商企业个性化信息推荐服务方式问题第35-37页
第4章 基于用户满意度的个性化信息推荐服务实证研究第37-55页
    4.1 研究模型与假设第37-42页
        4.1.1 模型的建立第37-38页
        4.1.2 变量定义第38-41页
        4.1.3 研究假设第41-42页
    4.2 问卷设计与发放第42-43页
        4.2.1 问卷设计第42页
        4.2.2 调研对象第42-43页
        4.2.3 问卷发放与回收第43页
    4.3 描述性统计分析第43-46页
        4.3.1 样本概况第43-45页
        4.3.2 描述性统计分析第45-46页
    4.4 问卷的信度与效度检验第46-49页
        4.4.1 信度检验第46-47页
        4.4.2 效度检验第47-49页
    4.5 相关性分析第49-51页
    4.6 回归分析第51-55页
        4.6.1 用户满意度为因变量的回归分析第51-52页
        4.6.2 用户抱怨为因变量的回归分析第52-53页
        4.6.3 用户信任为因变量的回归分析第53-55页
第5章 电子商务个性化信息推荐服务创新模式第55-65页
    5.1 构建电子商务个性化信息推荐服务的原则第55-56页
    5.2 创新模式的构建第56-61页
        5.2.1 系统管理第58页
        5.2.2 个性化信息推荐第58-60页
        5.2.3 业务处理第60-61页
    5.3 电子商务个性化信息推荐创新模式的特点第61-62页
    5.4 保障体系第62-65页
        5.4.1 完善信息推荐技术应用第62-63页
        5.4.2 积极引导用户的主动性第63页
        5.4.3 建立朋友用户群第63-64页
        5.4.4 加强商品价格把控第64页
        5.4.5 健全个人信息保护法律体系第64-65页
第6章 结论与展望第65-67页
    6.1 结论第65-66页
    6.2 展望第66-67页
参考文献第67-73页
附录第73-78页
致谢第78-79页
攻读学位期间发表的论文第79-80页

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