第一章 电子商务推荐系统相关理论基础
第一节 移动电子商务推荐系统
一、移动电子商务
随着网络的飞速发展与信息技术的迅猛进步，互联网成为了越来越多消费者选择购物的媒介，电子商务正在改变着中国消费市场的经营模式与消费模式。使用互联网购物移动 APP 的用户越来越多，购物过程中，APP 为用户推荐的产品也为用户的购买提供了很好的购物选择。
（一）移动电子商务概念
移动电子商务（M-Commerce）这一概念是电子商务（E-Commerce）的其中一个分支，通过 PDA、平板电脑等移动客户端进行的 B2B、B2C 或 C2C 的电子商务。顾客可以随时随地进行线上线下的购物与交易、在线电子支付以及各种交易活动、商务活动、金融活动和相关的综合服务活动等。
（二）移动电子商务的发展
随着智能通讯的普及，越来越多的人选择使用移动客户端进行网上购物，淘宝、亚马逊、京东一系列网络购物平台的兴起使得人们足不出户便可满足购物的需求。近年来，电子商务实现规模式发展。淘宝天猫 2018 年双十一购物狂欢节最终成交额为 2135 亿元，与 2016 年相比增长 26.9%，使用移动端淘宝天猫 APP 进行购物的人越来越多①。
二、移动电子商务推荐系统
推荐系统作为一种提供用户可能感兴趣的商品的技术，随着电子商务的极速发展，互联网信息爆炸式增长，物品的种类纷繁复杂，顾客对于从其中做出最恰当的选择是非常困难的。
不同的学者也从不同的角度定义了电子商务推荐系统。最受广泛认可的是Resnick 和 Varian 所得出的定义，他们提出，电子商务推荐系统可以看做在电子商务网站中扮演销售角色的虚拟人员，他们为顾客推荐相关商品并提出相关购买建议，协助顾客进行决策，帮助顾客进行网络上的购买①。我国学者朱岩和林泽楠认为，电子商务推荐系统是进行产品推荐的辅助决策系统，本质是一个决策支持系统②。从信息技术角度来看，Sathick 认为电子商务推荐系统是一种顾客决策支持系统，可以根据顾客的输入的相关条件，来为顾客的决策提供相应推荐及帮助。Bo Xiao 提出，作为一种代理软件，电子商务推荐系统能根据顾客的浏览、购买等记录，分析顾客的喜好，进而进行相关商品内容的推送③。
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第二节 顾客满意度理论综述
一、顾客满意度定义
顾客满意度最早由 Cardozo 于 1965 年第一次将这一概念引入营销领域。他的观点为：影响顾客满意度的两个因素分别为顾客对产品的期望与其为获得产品付出的努力④。
Oliver 的观点认为，顾客满意度是顾客接受产品与服务是否达到其心理预期⑤。在 1997 年，Oliver 提出顾客满意是客户对自己的购买经历的认知综合自身情感反应产生的心理状态。对其之前理论进行修正。
Philip Kotler，市场营销学之父对顾客满意度的表述为：“满意是一个人通过对比产品的感受认知（或结果）与其自身心理预期后，所形成的心理上的愉快或失落的感觉。”①假设对产品的真实感知低于其预期，则用户会感到失望甚至不予回购；假设对产品绩效的感受认知与其心理预期相同，则顾客会内心感到满意；如果对产品的感受认知超出预期，则顾客心理感到愉快、惊喜，甚至会多次回购体验。
国内学者对顾客满意度的研究主要侧重于定量分析。刘资媛通过模型构建将顾客满意度影响因素分为以下几个指标：顾客期望、顾客对产品质量的感受认知、顾客对其服务的优劣的感受认知、顾客对其价值的感受认知、顾客抱怨及顾客忠诚②。
孙鸿飞，张海涛，宋拓，武慧娟通过建构模型实证研究得出：顾客需求、顾客心智模式及顾客预期均会对用户在体验服务后的满意程度产生影响③。
顾立培，邢宝君通过实证研究得出：顾客对提供的信息认知程度，信息质量等对顾客满意度产生影响④。
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第二章 移动电子商务推荐系统顾客满意度评价体系构建及权重赋予
第一节 移动电子商务推荐系统顾客满意度指标体系设计依据
移动电子商务推荐系统作为筛选并为顾客推荐相应信息的系统，是一个信息系统。所以其适用于信息系统评价模型。
一、D&M 模型相关理论
Delone 和 Mclean 提出的信息系统成功模型①，是在整理文献的基础上归纳总结得出的，简称为 D&M 模型，被广泛应用于探讨信息系统用户满意度。该模型展示了信息质量、系统质量、使用、用户满意、个人影响和组织影响六个基本要素构成了评价一个信息系统是否成功的指标。信息系统模型如图 2-1 所示：
2003 年，Delone 和 Mclean 通过梳理其它学者对于信息系统成功模型的研究，对原有的模型进行了改进。在原 D&M 基础模型上加入了新变量即服务质量，并对原有变量进行了调整，提出了新的 D&M 模型②，六大变量保留信息质量、系统质量、用户满意，增加了服务质量、使用（使用的意愿）和净收益三个新变量。新增加的服务质量使得可以通过信息维度、系统维度和服务维度三个维度来评估信息系统的运行质量和效率。
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第二节 移动电子商务推荐系统顾客满意度评价指标体系建立
评价个性化电子商务推荐系统是否能够满足用户需求，是否能够达到用户满意，本文根据前一节相关理论模型 D&M 模型结合 TAM 模型，建立以下电子商务推荐系统顾客满意度评价指标体系。如表 2-1 所示。
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第一节 问卷设计 ........................................... 40
一、问卷初步设计 ................................ 40
二、问卷预测试 .................................... 41
第四章 移动电子商务推荐系统顾客满意度 TOPSIS 评价分析 ................................ 47
第一节 TOPSIS 评价分析 ............................................ 47
一、Topsis 评价原理及步骤 ........................................ 47
二、淘宝与京东电子商务推荐系统顾客满意度 Topsis 评价 ............................. 48
第四章 移动电子商务推荐系统顾客满意度Topsis评价分析
第一节 Topsis 评价分析
一、Topsis 评价原理及步骤
（一）Topsis 评价原理
Topsis 是 1981 年由学者 C.L.Hwang 和 K.Yoon 提出的根据有限个评价对象与最优理想解之间接近程度的排序的方法①。能够直观得到该评价对象距离最优理想目标与最劣目标的距离。最优理想目标为设想的最优解，各指标都为最佳值；最劣目标为设想的最差结果，各指标都为最低值。当被评价对象距离最优理想目标最短，与最劣目标之间的距离最远时，评价结果则为优；反之，则评价结果为差。距离由计算评价对象与最优理想目标和最劣目标之间的欧氏距离得到。
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结论与展望
一、研究结论
电子商务的迅猛飞速发展，使得电商各应用技术更新升级飞快。推荐系统作为电子商务十分重要的个性化服务更是应当持续更迭。为顾客提供更好的商品，提供优质的，更适用于顾客的推荐商品，有利于顾客反复使用电子商务平台，提高顾客的购买欲望进而提高购买需求，提高复购率并培养顾客对平台的忠诚度。顾客的点击与复购可以使得电子商务平台稳定的发展下去。推荐系统的不断更新，使得推荐的商品越来越符合顾客的需求，进而可以刺激顾客持续消费。
本文通过结合 D&M 模型与 TAM 技术接受模型建立了移动电子商务推荐系统顾客满意度评价指标体系。其中包括一级指标：用户期望、系统信任、系统交互以及内容质量四个指标。四个一级指标下共设有 13 个二级指标更加全面的对其满意度进行评价。并运用主观赋权 AHP 层次分析法结合客观赋权熵权法对该评价指标体系进行赋权，权重更为科学合理。通过抽取淘宝、京东为研究对象对两家平台推荐系统的顾客满意度进行实证研究，采用 Topsis 分析方法，对淘宝与京东的推荐系统顾客满意程度进行比较分析，得出淘宝的推荐系统顾客满意程度略优于京东的推荐系统的顾客满意度。
从系统与顾客两个角度建立新的移动电子商务推荐系统顾客满意度评价体系进行评价分析，更加的全面以及合理。通过该评价体系，可以获取顾客的多方面浏览诉求，全面了解顾客对移动电子商务平台提供的商品及内容的真实需求，用来借鉴以进行系统迭代为顾客带来更好的推荐。
参考文献（略）