1. 研究目的与意义
个性化推荐系统通过记录、分析用户的网络行为，针对用户的喜好和特定需求，推荐其可能感兴趣的信息，在节省用户信息搜索时间、降低信息成本的同时提升了用户对电子商务网站的黏性、信任、忠诚度及购物满意度。伴随着大数据、人工智能技术的快速发展，以及互联网与其他产业的深度融合，个性化推荐系统的应用已经渗透到生活的方方面面。从头条新闻、淘宝猜您喜欢，到抖音快手等短视频推荐，到处都闪烁着个性化推荐及其算法的“身影”。
一方面，用户希望能够获得更加准确、更加便利的推荐服务，甚至对生活品质有着更高追求的用户，更希望能够得到自己想不到，而人工智能能够帮自己想到的“类人化”推荐；另一方面，用户又不希望自己的消费行为、习惯和意图完全暴露在商家面前，从而完全受到商家的营销诱导而进行违背自身初衷的非理性消费。在这种矛盾心理之下，部分用户甚至会由于个性化推荐而产生对“信息牢笼”、“大数据杀熟”，尤其是个人隐私被泄露或侵犯的担忧。
因此，结合用户使用个性化推荐系统的实际情况，探索用户对个性化推荐系统的认知内容及其影响前因和行为结果，不仅丰富了个性化推荐方面的研究内容，拓展用户认知与推荐采纳行为之间关系的理论，也有助于电子商务企业制定更具有针对性的市场营销策略，为电商企业个性化推荐系统的优化应用提供了相应的理论指导。
2. 研究内容和预期目标
研究以电子商务平台的个性化推荐系统为研究对象，通过典型用户的深度访谈和广泛的调查数据收集，系统探索用户对个性化推荐系统的认知内容与潜在结构，并在此基础上进一步分析了影响认知的前因与行为结果，最后基于访谈和调查结果提出电商平台对个性化推荐系统建设与运行的管理启示。本研究拟解决的关键问题在于用户对于电子商务环境下的个性化推荐系统的认知，以及这些认知如何影响用户对于个性化推荐结果的采纳意愿。写作提纲如下所示。
第一部分 引言（选题的背景、意义与潜在创新点）
第二部分 文献回顾（既有的研究成果与相关理论基础）
3. 国内外研究现状
个性化推荐是电子商务发展的重要产物，它可以根据消费者自身或相似消费者过去的搜索和消费行为预测目标消费者的行为和偏好，进而为之推荐可能感兴趣的商品或服务信息。个性化推荐相关研究主要集中在算法和用户行为研究两个方面。基于算法的研究主要关注个性化推荐系统的优化。金淳等提出了基于Agent建模和仿真的方法，该推荐模型优于仅仅依赖用户信息进行推荐的一般模型；卢（Lu J）等提出了综合模糊语义推荐算法，使推荐的精确度高于单独的模糊语义和协同过滤算法。基于用户行为的研究主要探讨网络环境下影响用户对个性化推荐态度的前因变量以及个性化推荐对用户决策的作用机理。伊斯泰米雷特（Estebanmillat I）等认为，用户信任和有用性感知是影响其个性化采纳意愿的关键因素；尹（Yoon V Y）等认为，用户个人特征会影响用户对个性化推荐系统的态度；陈明亮等认为，用户个人特质和推荐系统特征均会影响其对推荐系统认知价值和信任的感知。
电子商务环境下，隐私关注是指用户自愿或非自愿地向网站提供个人信息，进而引发其对隐私信息泄露问题的关注。学者们除对隐私关注的定义进行阐述外，对其构成也进行了研究。目前，比较经典的测量量表是信息隐私关注（Concern for Information Privacy，CFIP）量表和互联网用户信息隐私关注（Internet User’s Information Privacy Concerns，IUIPC）量表。其中，信息隐私关注量表包含搜集、错误、非授权二次使用以及不恰当访问四个维度；互联网用户信息隐私关注量表是在信息隐私关注量表的基础上开发的，包含搜集、控制、了解三个维度。杨姝等认为，上述两个量表均适用于中国，且互联网用户信息隐私关注量表适用性更强。
此外，也有学者运用理论与实践相结合的方法研究了隐私关注的影响因素及其对消费者行为意向的影响。例如，有研究分析了用户个人特征、心理感知、网站和情境因素对其隐私关注的作用机理以及隐私关注对网络用户个人信息提供意愿和网络交易意向的影响。Xiao 和 Benbasat( 2018) 指出，个性化推荐在给消费者带来便利的同时，也成为某些商家操纵消 费者的获利工具，并导致消费者的心理抗拒。Quick 和 Stephenson( 2007)、King 和 Jessen( 2010)、杨玲( 2011)、唐漾一( 2015)等学者，分析了心理抗拒对消费者认知、情感和行为的负面影响。导致在线消费者对个性化推荐产生心理抗拒的因素，主要有推荐系统与推荐过程两个方面。推荐系统涉及推荐算法设计的科学性和有效性，它会影响推荐结果的准确性和契合度; 推荐过程涉及推荐方法、推荐时机、推荐商品组合，推荐信息呈现方式等因素，它们会影响在线消费者对个性化推荐服务的心理抗拒程度。Fitzssimons 和 Lehmann( 2004) 指出，当企业推荐的商品与消费者需求不符甚至相反时，容易使消费者产生心理抗拒。Ziegler 等( 2005) 认为，高契合度的商品推荐不一定会让消费者满意，推荐过程中的某些因素会影响消费者对推荐的主观评价。史雅妮( 2013) 指出，不恰当的推荐时机是引发消费者反感和心理抗拒的原因之一。王艳萍和程岩( 2013) 认为，电商平台的个性化推荐会打断消费者的浏览或决策过程，并使消费者感到电商平台试图影响自己的购物行为和商品选择然而，Li和Unger（2012）关于个性化服务推荐的研究表明，如果推荐服务的质量足够高，消费者就能够克服对隐私安全的担忧而更多地使用个性化推荐，并愿意为推荐服务支付更高的价格。
4. 计划与进度安排
2022年12月 收集资料，阅读文献，形成思路，完成论文选题报告。
2022年1月 撰写论文开题报告与论文访谈提纲。
2022年2-3月 撰写论文。
5. 参考文献
[1]王茜,钱力.大数据环境下电子商务个性化推荐服务发展动向探析[J].商业研究,2014(08):150-154.
[2]戴德宝,刘西洋,范体军.“互联网 ”时代网络个性化推荐采纳意愿影响因素研究[J].中国软科学,2015(08):163-172.
[3]姚凯,涂平,陈宇新,苏萌.基于多源大数据的个性化推荐系统效果研究[J].管理科学,2018,31(05):3-15.
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