一、电子商务概念与特点综述（论文文献综述）
石力[1]（2021）在《社区电商用户复购行为预测及推荐算法研究》文中进行了进一步梳理随着电子商务的快速发展,参与社区网购的用户与日俱增,同时也为企业积累了大量的运营数据。电商数据中用户的复购行为可以体现用户的偏好,也是电商企业的重要利润来源。如何基于大数据预测用户的复购行为,并提升用户的复购意向成为社区电商平台面临的重要挑战。复购行为预测可用于个性化推荐系统中,识别具有重复购买意向的客户,从而达到精准营销,为用户提供个性化服务的目的。精准挖掘用户行为规律是准确预测复购行为的关键。尽管已有部分学者开展了基于数据统计规律的电商平台推荐算法研究,但在实际应用中仍有许多问题有待解决。如何构建推荐算法,基于数据预测社区电商平台用户的复购行为成为学术界和企业界研究的热点。本文以社区电商平台为基础,从企业实际运营数据出发,通过数学建模的方式研究了基于用户特征的复购行为预测与推荐算法。首先,针对社区电商平台中“用户群体固定”和“用户重复购买”这两个核心特征,提出了改进RFM（Recency、Frequency、Monetary）模型的用户特征提取方法,利用K-means++算法对用户进行聚类分析;其次,基于该用户特征提取模型,构建了客户购买行为特征,研究用户行为预测问题,通过挖掘消费者购买行为数据分布规律,预测消费者重复购买行为;为了保证社区电商的商品推荐准确性,挖掘了T-APP消费数据特征,提出了基于重复购买行为的推荐算法;最后构建了基于数据分析的精准营销决策支持系统,并对营销效果进行了评价。本文主要研究成果如下:1.提出了基于改进RFM模型和K-means++算法的用户聚类模型。针对T-APP平台数据用户群体相对固定、消费商品相对单一化、重复购买性明显的特征,提出了基于改进RFM模型的用户特征提取方法。首先使用正反向标准化方法对指标进行规范化处理;之后利用熵值法分别计算五个指标的权重;最后针对K-means的缺点,利用K-means++算法分析用户价值,提高了用户细分的精准度。2.基于机器学习算法构建了用户复购行为的集成预测模型。通过挖掘消费者购买行为数据分布规律,使用SMOTE-ENN（Synthetic Minority Oversampling Technique）方法解决了样本不平衡问题,并取得了较好结果。使用TPE（Tree-structured Parzen Estimator）优化算法对RF（Random Forests）、XGBooste（Xtreme Gradient Boosting）、Light GBM（Light Gradient Boosting Machine）的参数进行寻优,避免了复杂的参数优化过程,使用软投票方法对表现较好的RF和Light GBM算法进行融合,结果表明,RF-Light GBM集成模型,与RF、Light GBM、LSTM、CNN-LSTM模型相比较,F1指标更好,模型预测精度更高。3.提出了基于用户重复购买行为的改进推荐算法。基于T-APP历史数据,挖掘出社区电商用户的重复购买行为,提出了一种基于重复购买行为的推荐算法。首先,采用数学建模方法将用户分为稳定兴趣的活跃用户、稳定兴趣的非活跃用户、不稳定兴趣的活跃用户和不稳定兴趣的非活跃用户四类。接着,针对四类用户分别提出活跃用户稳定兴趣的推荐算法,活跃用户不稳定兴趣的推荐算法,非活跃用户稳定兴趣的推荐算法和非活跃用户不稳定兴趣的推荐算法。最后,将改进推荐算法与CF（Collaboration Filtering）算法、SVD（Singular Value Decomposition）算法、SVD++（Singular Value Decomposition++）算法和NMF（Nonnegative Matrix Factorization）算法进行了比较,结果表明改进推荐算法在准确率、召回率和F综合指标上具有明显的优越性。4.构建了基于数据分析的决策支持系统。对T-APP电商平台的原始数据进行数据清洗和数据预处理,并在此基础上验证了SVD++、User＿CF（User-based Collaboration Filtering）和Item＿CF（Item-based Collaboration Filtering）三种推荐算法的适用性。通过算例分析验证了本文提出的改进推荐算法的适用性和优越性。5.基于AISAS（Attention-Interest-Search-Action-Share）改进模型对精准营销效果进行评价。在AISAS模型的基础上结合T-APP实际情况,重新划分用户行为阶段,构建指标体系。运用实际数据进行计算分析,验证了本文提出的评价模型的有效性。本文的主要贡献有以下三点:（1）提出了基于改进RFM模型的用户特征提取方法,利用K-means++算法分析用户价值,提高了用户细分的精准度。（2）建立了用户复购行为的集成预测模型,解决了样本不平衡和超参数优化问题,提高了用户复购行为预测的准确率。（3）引入时间奖惩因子和社区电商商品复购周期,提出了基于复购动态兴趣的推荐算法,并验证了推荐算法的有效性。
张赫楠[2]（2021）在《附属型跨境网购平台消费者信任的影响因素及作用机理研究》文中研究指明自20世纪末我国进入网络时代以来,伴随着信息技术的日新月异,网络购物蓬勃发展,目前已进入普及化阶段。近年来,随着我国居民收入水平的持续提升,中产阶级家庭规模不断扩大,国人对海外优质商品的需求强劲增长,消费升级带动跨境网购快速兴起。面对跨境网购用户规模的不断增大,传统跨境网购模式的弊端日渐凸显,跨境电子商务应运而生,跨境网购进入规范化发展阶段。在政府政策的大力支持下,我国跨境进口零售电子商务发展势头迅猛,进口跨境网购平台纷纷涌现,以跨境网购平台为核心的跨境电子商务生态系统逐步成型。在疫情期间,跨境电子商务新业态成为保障外贸稳增长的重要力量。诚然,与发达国家相比,我国跨境网购起步相对较晚,行业的过快扩张同时导致了成熟速度与发展速度难以并行、高增长与高质量无法同步的现实困境,众多跨境网购平台被频繁曝光,消费投诉居高不下,消费者信任水平普遍偏低,行业健康持续发展面临严峻挑战。由此,如何有效建立和维系消费者信任以积极推动行业的生态演进,既是跨境网购平台企业当下亟需解决的难题,亦是我国对外贸易成功转型升级的关键。为解决我国跨境网购高速发展与消费者信任整体偏低的现实矛盾以积极推动我国外贸的稳步增长,本文聚焦跨境电子商务生态系统的核心——跨境网购平台,并以其中的领导者——附属型跨境网购平台为信任客体,基于理性行为理论、信任转移理论、精细加工可能性模型、信息系统成功模型等相关理论,遵循定性分析与定量分析相结合的原则,采用文献研究、思辨归纳、理论移植、问卷调查、实证分析等方法系统探究跨境网购情境下消费者信任的影响因素及作用机理,主要内容包括以下几个方面:（1）梳理了相关基础理论与文献成果。首先,回顾了理性行为理论、计划行为理论、技术接受模型、信任转移理论等网络购物消费者信任领域以及精细加工可能性、信息系统成功模型等信息领域的相关理论,夯实本研究的理论基础。其次,梳理了网络购物消费者信任的前人研究成果,归纳网络购物消费者信任的形成机制和影响因素。再次,综述了跨境网购的相关文献成果,总结跨境网购消费者信任的研究现状。基于对现有研究的思辨评述,明确本文的研究思路。（2）构建了附属型跨境网购平台消费者信任影响因素模型。在相关理论及文献综述基础上,本文基于精细加工可能性模型视角,结合跨境网购情境特征及附属型跨境网购平台特征,从跨境网购子平台内部属性感知、跨境网购子平台外部属性感知和消费者个人因素三个方面提取附属型跨境网购平台消费者信任的影响因素,并进一步整合信任转移理论,归纳附属型跨境网购平台消费者信任的影响路径,提出了包含中心路径、边缘路径、信任转移路径和调节路径的25条影响路径作用关系假设,据此构建了附属型跨境网购平台消费者信任的影响因素理论模型。（3）检验了附属型跨境网购平台消费者信任的影响因素及作用关系。在理论研究基础上,本文进一步对理论模型及研究假设开展实证检验。在问卷开发阶段,本文明确了测量变量的概念,遵循问卷设计的原则选取测量量表、开发初始问卷,按照规范的问卷设计流程通过访谈法、小规模测试和问卷预试对问卷的内外部质量进行评价,经过反复修订形成具有良好信效度的正式问卷。在正式问卷调查阶段,本文科学确定目标样本容量,采用线上与线下相结合的方式发放调查问卷,最终收集整理得到549份有效样本,其人口统计特征基本符合跨境网购用户画像。在实证分析阶段,本文运用SPSS和AMOS软件对样本数据进行基本统计分析,测量模型通过了信效度检验,样本数据质量较高;在此基础上运用AMOS软件建立结构方程模型,结合SPSS软件开展假设检验,分析结果表明,结构模型的整体配适度较高,25条研究假设中的20条通过了假设检验。（4）提出了跨境网购情境下增强消费者信任的管理建议。通过对实证分析结果的分类讨论,本文归纳了附属型跨境网购平台消费者信任的影响因素及作用机理,为相关平台企业提出了有益的管理建议:为有效建立和维系消费者信任,企业应注重提升其跨境网购平台的内部质量,着力构建消费者信任的核心路径;切实优化其跨境网购平台的外部属性,努力寻求消费者信任的支持线索;充分利用其境内网购主平台的累积信任,积极推动消费者信任的优势转移;积极应对跨境网购信任的动态变化,及时调整消费者信任的构建策略;密切关注跨境网购消费的个体差异,有效规避消费者信任的不利威胁。通过理论建构与实证分析,本文揭示了附属型跨境网购平台消费者信任的影响因素及作用机理,得出了具有理论贡献和应用价值的研究结论。附属型跨境网购平台消费者信任的形成过程符合信息加工原理,消费者对附属型跨境网购平台内外部属性的感知（中心路径和边缘路径）能够积极促进消费者信任水平的提升;附属型跨境网购平台消费者信任的形成过程遵循信任转移机制,境内网购主平台消费者信任能够对其跨境网购子平台消费者信任产生直接和间接的显着正向影响;附属型跨境网购平台消费者信任的形成过程存在路径选择差异,跨境网购经验丰富的消费者更倾向于选择中心路径（感知信息质量和感知服务质量）建立信任,跨境网购经验不足的消费者则更倾向于依据边缘路径（感知平台声誉和感知结构保证）建立信任;附属型跨境网购平台消费者信任的形成过程受到个体心理因素影响,消费者民族中心主义倾向负向调节部分影响因素（感知信息质量、感知服务质量和感知主观规范）对消费者信任的作用强度,从而在一定程度上阻碍了消费者对附属型跨境网购平台的信任建立。与前人研究相比,本研究的创新之处主要体现在以下几个方面:（1）提出了具有现实意义的“附属型跨境网购平台”新概念,引入了新的研究视域,填补了该领域消费者信任影响因素及作用机理的研究空白,提升了跨境网购情境下消费者信任问题的研究深度,为后续研究提供了重要的理论与实证依据。（2）融合精细加工可能性模型和信任转移理论重构了跨境网购情境下消费者信任的影响因素,基于精细加工可能性模型的双路径视角结合研究情境提出了“跨境网购子平台内部属性感知”和“跨境网购子平台外部属性感知”的新命名,明确了不同影响因素的作用机理,实现了既有理论间的有机结合和相互补充。（3）探索了跨境网购情境下消费者信任的转移机制。本文在归纳跨境网购平台消费者信任的一般影响路径基础上,结合附属型跨境网购平台的独特属性,基于信任转移理论提出了“境内网购主平台消费者信任”这一特殊的影响因素,并据此构建了信任转移的直接影响路径和间接影响路径,首次在跨境网购情境下通过实证检验了消费者信任的转移机制,提出了消费者信任建立的新依据。（4）本文以跨境网购经验调节变量反映了跨境网购情境下消费者信任的动态特征,以发展性视角阐释了消费者信任的形成机理,提高了研究模型的适用性,贡献了跨境网购情境下消费者信任研究的新思路,为平台企业制定灵活多元的营销策略提供有益参考。（5）本文通过实证分析在跨境网购情境下支持了既有理论的重要观点,同时践行了基础理论的新应用,以跨境电子商务新业态中的消费者信任为切入点,扩展了既有理论的研究范畴,对于基础理论的动态发展具有积极的推动作用。
张涛[3]（2021）在《移动商务用户隐私信息披露风险因素及风险评估方法研究》文中进行了进一步梳理随着移动互联网、移动通信技术的快速发展,移动商务逐渐成为网络购物的主要形态,在不同的大众领域为用户提供了各式各样的精准化服务,如移动购物、移动支付、移动旅游、移动理财等。移动商务平台通过获取用户隐私信息来定位用户个性化需求,以便向用户提供精准、个性化服务,移动商务平台和用户可以通过用户披露的隐私信息达到“互利双赢”的局面。然而,移动商务用户享用精准、个性化服务的同时也面临着严峻的隐私安全威胁。用户披露的隐私信息在被移动商务平台获取、使用、传输和存储过程中往往面临着被泄露、滥用、窃取的风险,越来越多的用户对披露个人隐私信息的安全感到担忧,这直接影响着用户披露个人隐私信息的意愿。移动商务用户隐私信息的安全问题已成为制约用户隐私信息披露和移动商务进一步发展的关键因素,也受到了学术界和产业界的广泛关注。基于上述背景,本文围绕移动商务用户隐私信息披露风险因素及风险评估方法展开研究,具体解决以下四方面问题:（1）移动商务情景下用户在披露个人隐私信息时面临收益和风险,用户隐私信息披露行为机理和用户感知风险影响因素是怎样的?（2）移动商务情景下用户隐私信息披露风险因素具体有哪些,如何构建一套风险评标体系?（3）移动商务情景下用户如何对移动商务平台进行定量、准确的风险评估?（4）如何改善移动商务平台的风险环境,如何提升政府、行业等监管职能的发挥?针对上述问题,本文引入隐私计算理论来构建移动商务用户隐私信息披露行为机理模型,实证分析移动商务用户隐私信息披露行为的内在机理及用户感知风险的影响因素,依据信息安全风险管理理论按照“风险识别—风险评估—风险控制”的研究思路来构建用户隐私信息披露风险评价指标体系,提出有效的风险度量和评估方法,来帮助用户选择风险“可接受”或“可控”的移动商务应用,指导改善移动商务风险环境,从而确保用户的隐私信息安全,以此达到移动商务平台健康发展和用户安全享用精准、个性化服务的“互利共赢”目的。首先,本文围绕研究问题利用文献研究法进行了以下几方面研究:一是对移动商务用户隐私信息披露行为、披露风险因素及风险评估方法等方面的国内外研究现状进行了梳理和概述,在此基础上探索本文研究移动商务用户隐私信息披露行为机理、用户隐私信息披露风险识别及风险评估方法的切入视角。二是对移动商务的内涵、特点及与传统电子商务的差别进行了介绍,对隐私信息的定义和分类进行了阐述,并对移动商务用户隐私信息和移动商务用户隐私信息披露行为进行了概念界定。三是对隐私计算理论、风险管理理论、信息安全风险评估标准等与本文研究问题息息相关的理论进行了梳理和总结,为移动商务用户隐私信息披露行为机理模型的构建及用户隐私信息披露风险的识别和评估奠定理论基础。其次,本文结合隐私计算理论、风险管理理论、信息安全风险评估标准来构建移动商务用户隐私信息披露行为机理模型和理论假设条件,通过问卷调查收集样本数据,检验数据的信度和效度,利用结构方程模型对本文提出的理论假设进行实证和检验,并从用户风险感知的角度对风险影响因素进行实证分析。本文通过纸质问卷和“问卷星”两种形式发放调查问卷,共收回有效问卷512份。数据分析结果显示:技术风险、平台环境风险、平台运营管理风险、移动终端风险、用户自身脆弱风险正向影响移动商务用户隐私信息披露感知风险;移动商务用户隐私信息披露感知风险负向影响移动商务用户隐私信息披露意愿,移动商务用户隐私信息披露感知收益正向影响移动商务用户隐私信息披露意愿;移动商务用户隐私信息披露意愿正向影响移动商务用户隐私信息披露行为。再者,本文参照风险管理理论和信息安全风险评估标准,从技术风险、移动商务平台环境风险、移动商务平台运营管理风险、移动终端风险、用户自身脆弱风险等5个维度构建了风险评价指标体系。结合国内外学者关于移动商务用户隐私信息披露风险评估方法的研究现状,提出了定性与定量相结合的风险度量和评估方法:基于信息熵和马尔可夫链的移动商务用户隐私信息披露风险评估方法,并提出了用于对比分析的基于经典评价方法的风险评估方法,重点围绕评估方法的理论依据、设计思路和计算步骤进行阐述。本文结合移动商务实际应用梳理出具有代表性的移动商务平台应用案例,来检验提出的风险评估方法,通过问卷调查或专家评分等形式收集样本数据,分别对基于模糊综合评价法和BP神经网络的风险评估方法、基于信息熵和马尔可夫链的风险评估方法进行实证分析,并对两种风险评估方法的结果进行对比分析,进一步检验了本文提出的新方法的实效性。最后,本文根据风险评估方法实证分析结果对移动商务用户隐私信息披露风险特点及现状进行梳理和总结,重点围绕风险较高的风险指标提出管理策略,分别从信息安全技术、平台环境、平台运营管理、移动终端、用户自身及监管层中的政府、行业等角度提出具体的应对策略。对论文研究的内容、结论进行概括总结,梳理出论文研究的创新点及局限性,并提出该领域未来研究应关注的研究方向。综合上述研究内容和结论,本文主要的贡献和创新点如下:（1）结合隐私计算理论、风险管理理论、信息安全风险评估标准,构建了移动商务情景下用户隐私信息披露行为机理模型。通过结构方程模型对提出的理论模型及关系假设进行了验证,进一步探索了移动商务用户隐私信息披露行为的内在作用路径和影响因素,并从用户感知角度探讨了移动商务用户隐私信息披露的决策过程及用户感知风险因素,对于构建移动商务用户隐私行为理论体系具有一定的理论意义。（2）构建了移动商务情景下用户隐私信息披露风险评价指标体系和风险属性模型。在梳理国内外研究文献和移动商务用户隐私信息披露行为内在机理实证分析结果的基础上,构建了风险评价指标体系和风险属性模型,对模型进行了信度和效度检验,从技术风险、移动商务平台环境风险、平台运营管理风险、移动终端风险及用户自身脆弱风险等不同层面对移动商务用户隐私信息披露风险因素进行了系统全面的描述,从新的视角扩充了移动商务情景下用户隐私信息披露风险属性模型。（3）提出了定性与定量相结合的移动商务用户隐私披露风险评估方法。将信息论中的信息熵和数理统计中的马尔可夫链引入到移动商务情景下用户隐私信息披露风险评估之中,从跨学科研究的视角提出了一种新的评估方法:基于信息熵和马尔可夫链的移动商务用户隐私信息披露风险评估方法,利用信息熵对用户隐私信息披露风险进行度量,通过马尔可夫矩阵描述更加真实的复杂风险环境,计算出目标风险评估值及各类风险因素的风险熵。同时,通过案例分析,将提出的新方法与经典的模糊综合评价法、BP神经网络预测法相结合的风险评估方法进行了对比分析,进一步检验了本文新方法的有效性和实用性。本文从定性与定量相结合的角度来研究移动商务情景下用户隐私信息披露风险,能够提供较为客观、准确的隐私信息披露风险评估结果。（4）提出了移动商务情景下用户隐私信息披露风险管理策略。根据移动商务用户隐私信息披露风险评估结果,本文梳理和总结了移动商务用户隐私信息披露风险的特点及现状,有针对性地提出了风险管理策略,围绕风险指标分别从平台技术、平台环境、平台运营管理、移动终端、用户及监管层中的政府、行业等角度提出具体的用户隐私保护措施,对移动商务环境下用户隐私信息保护具有一定的实践意义,也为进一步改善移动商务隐私风险环境提供有益的启示。
杨华[4]（2021）在《基于消费者视角的互联网保险接受机制研究》文中进行了进一步梳理随着国家“互联网+”和“数字化转型”战略的实施带动,互联网保险作为对传统保险的商业模式创新,实现了高速增长。在互联网技术及保险科技的赋能下,已逐渐成为未来保险业发展的一个重要趋势。互联网保险相较于传统保险,具有效率性、便利性、经济性、交互性及创新性的优势。特别是全球新冠疫情爆发以来,互联网保险的各方参与主体都深刻认识到发展互联网保险势在必行,保险机构均在积极加速推进互联网保险的布局与发展。但从历年互联网保险保费数据来看我国互联网保险呈现出波浪式发展态势,互联网保险渗透率最高仍未突破10%,消费者对互联网保险的接受程度还有待提升。在“以消费者为中心”的发展思路下,需要更深入地去了解消费者对于互联网保险的需求、偏好和感受,通过对消费者互联网保险接受的研究,进一步推动我国互联网保险向纵深发展,这已成为当下我国互联网保险发展面临的一个现实课题。因此,为了促进互联网保险能够更好地被消费者接受,更好地服务于消费者,本研究围绕“消费者怎么能更好的接受互联网保险”这一基本问题进行研究,力图去揭示此中作用机制的“黑盒”。具体而言,本研究将逐步探讨以下几个研究问题:（1）消费者对互联网保险接受的影响因素有哪些?在互联网保险情境下,除了原有的技术接受模型中的影响因素外,是否还存在新的未知因素影响消费者对于互联网保险的接受?（2）是否存在新的中介变量,对消费者互联网保险接受的使用行为存在影响?（3）影响消费者对互联网保险接受的这些因素相互之间是怎样的逻辑关系?如何构建形成消费者互联网保险接受模型?内在作用机制是怎样的?为了解决以上研究问题,本文在对互联网保险和技术接受理论等已有文献研究的基础上,提出本研究的主要内容:（1）通过扎根理论的质性研究方法对互联网保险接受进行探索性研究,提炼消费者互联网保险接受中的关键因素,初步形成消费者互联网保险接受的理论框架。（2）探讨关键因素定义及相互之间影响关系,在UTAUT模型基础上,构建消费者互联网保险接受理论模型,并提出研究假设。（3）针对研究变量明确测量方法,开发调查问卷,展开大规模调研,收集数据进行分析。（4）实证检验互联网保险各关键因素之间的影响作用,验证了感知风险、行为意图的中介作用,以及感知风险和行为意图在信任与使用行为之间的链式中介作用,进而揭示了消费者互联网保险接受的作用机制。（5）根据上述理论及实证研究结果,提出了提升消费者体验,关键业务科技赋能;关注消费者需求,价值主张持续创新;以消费者为中心,客户关系优化提升;保护消费者权益,监管体系不断完善等方面的研究启示。经过以上研究工作,本文的主要发现及结论:（1）消费者互联网保险接受的关键因素之间的影响作用:绩效期望、社会影响、消费者创新性、信任均显着正向影响消费者互联网保险接受的行为意图,努力期望对消费者互联网保险接受的行为意图的影响不显着。促成因素、信任和行为意图都显着正向影响消费者互联网保险接受的使用行为。信任负向影响感知风险,感知风险负向影响互联网保险接受的行为意图和使用行为。（2）感知风险在信任和使用行为之间起到中介作用,行为意图在信任和使用行为之间起到中介作用。（3）感知风险和行为意图在信任和使用行为之间起到链式中介作用。本文的创新性主要体现在以下方面:（1）基于互联网保险研究情境,拓展了UTAUT模型在消费者视角下的技术接受研究,分析和揭示了互联网保险接受机制的关键组成因素,构建了消费者互联网保险接受理论模型,从理论上厘清了消费者互联网保险接受机制的“黑盒”。（2）消费者互联网保险接受模型影响因素分析中,通过扎根理论研究,发现并引入互联网保险情境下新的影响因素:消费者创新性、信任和感知风险,拓展了UTAUT模型的影响因素。（3）消费者互联网保险接受模型中,引入感知风险作为新的中介,通过实证检验了其在信任和使用行为之间发挥中介作用,拓展了UTAUT模型的中介作用关系。（4）提出并验证了消费者互联网保险接受模型中的链式中介作用,探讨了感知风险、行为意图在信任和使用行为之间的链式中介关系,进一步对UTAUT模型做了有益拓展。
曹越[5]（2021）在《移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究》文中指出数字经济背景下,数据驱动的新技术与新模式不断涌现,信息已成为社会发展进程中不可或缺的基础性和战略性资源。随着移动互联网与手机等智能终端的全面普及,各类移动应用给人们的生活方式带来了颠覆性变革,人们获取信息的主要渠道开始由PC端向移动端迁移,因此移动情境下的用户信息行为成为当前的热点研究领域。与此同时,移动互联网与线下实体经济的联系日益紧密,线上线下融合趋势明显,本地生活O2O服务成为继电子商务之后新一个万亿级市场,移动O2O开始全面融入人们的日常生活,并拓展到教育、医疗、养老、城市管理、社区服务等诸多领域,大大加速了全社会的整体数字化进程。作为一种基于移动网络和线上线下交互的新型商业模式,移动O2O能够充分发挥手机的便携性、位置的可追踪性、高互动性等优势,渗透到居民生活的每个角落,随时随地为用户提供个性化、场景化的优质服务。技术进步带来了信息资源的爆炸性增长和信息异质性、复杂性的激增,然而个体的认知容量和信息处理能力却是有限的,二者之间的矛盾导致当代网络用户面临着严重的信息超载问题以及巨大的信息搜寻压力,因此如何提高信息搜寻效果、改善信息搜寻体验成为学术界和产业界共同关注的焦点问题。与传统的基于PC端的网络信息搜寻相比,移动O2O情境下的信息搜寻场景和内容更加复杂,且在用户的需求动机、搜寻渠道、方式与策略等方面均存在显着性差异,表现出独特的行为特征与内在逻辑,可见有必要对其展开针对性研究。然而,对于这种融入了线下场景的移动O2O情境下的用户信息搜寻行为,目前学者们尚未给予足够的的关注和重视,相关理论成果有待补充。故而,本研究以移动O2O情境为切入点,将用户线上与线下的信息搜寻行为有机融合,在综合运用多种研究方法与研究理论的基础上,针对移动O2O情境下的用户信息搜寻行为的整体理论模型及行为的“动机—过程—结果”展开系统性研究,以揭示移动O2O情境下用户信息搜寻行为的特征与规律,探寻其影响因素及相应的作用机制,从而针对性地提出移动O2O情境下用户信息搜寻行为的引导和优化策略,为移动O2O平台和商家改进信息服务及推荐系统、构建“以用户为中心”的信息服务体系提供参考与借鉴。本研究主要开展了以下几方面的工作:（1）在全面梳理信息搜寻经典理论、模型与现有研究成果的基础之上,基于扎根理论与深度访谈法对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的过程、内在机理与影响因素进行了探索性研究,从全局视角出发,构建了移动O2O情境下用户信息搜寻行为的理论模型。该模型描述了移动O2O情境下用户从产生信息需求到结束信息搜寻行为的全过程及行为机理,包括信息需求认知、信息搜寻渠道选择、信息搜寻策略选择、信息筛选与评价和信息搜寻结果五个阶段;并总结归纳了会对该过程产生影响的各方面因素,包括个体特征、信息素养、感知成本、感知风险和情感因素等主观影响因素,以及情境因素、技术因素、社群影响、任务特征和产品特征等客观影响因素。新模型能够较好地体现移动O2O情境下用户信息搜寻行为的特征与规律,拓展了信息搜寻研究情境,是对用户信息行为研究的有益补充,也为后续定量研究的开展提供了理论支撑。（2）从搜寻动机角度出发,采用结构方程模型方法对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的驱动因素进行了实证研究,从而挖掘用户行为的内在心理动机、外生影响因素以及相应的影响机制。在对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的特征进行总结分析的基础之上,以“动机、机会、能力”（MOA）模型和技术接受与使用统一理论（UTAUT）作为参考,引入信息需求、感知成本、感知风险、情感因素等新变量,构建移动O2O情境下用户信息搜寻行为驱动因素模型,然后通过问卷调查采集数据,借助SPSS 21.0,Smart PLS 3.0等软件进行数据分析与模型检验。实证研究结果表明:绩效期望、信息需求、努力期望、情感因素和社会影响对移动O2O情境下用户信息搜寻意向的正向影响显着,而感知风险则对其有显着负向影响;搜寻意向、便利条件和搜寻能力三个变量之间存在交互关系,只有在三者兼备的条件下,信息搜寻行为才会发生。（3）从搜寻过程角度出发,通过用户实验方法探索了个体特征与任务特征对移动O2O情境下用户信息搜寻行为过程的影响。采用半受控形式的用户实验方法,在尽量还原真实移动O2O情境的前提下,邀请了48位被试者完成4个模拟情境下的信息搜寻任务,并通过屏幕录制软件（录屏大师APP）辅以出声思考法采集信息搜寻行为数据。然后以个体特征和任务特征作为自变量、信息搜寻行为指标作为因变量采集相应数据进行量化分析,考察在不同任务情境下、具有不同个体特征的用户如何选择信息搜寻的渠道、方式和策略,探索相应的行为规律。其中个体特征通过大五人格特征量表（NEO-FFI）进行测度,包括神经质、外向性、开放性、宜人性与尽责性五个维度,任务特征则通过复杂性和紧迫性两个维度进行分类。研究结果有助于移动O2O平台与服务提供商针对不同任务情境和用户群体改进搜索系统和交互界面、优化信息资源提供方式,实现更加精准高效的信息推荐以及更具个性化的信息服务。（4）从搜寻结果角度出发,基于信息增益理论和支持向量机（SVM）算法对移动O2O情境下用户信息搜寻满意度的关键影响因素进行了识别。在文献回顾与用户访谈的基础上,对移动O2O情境下用户信息搜寻满意度的影响因素进行整理和归纳,最终提取出涵盖用户、信息、技术、环境与渠道五个维度的一共57个影响因素,以此为依据设计调查问卷并收集数据,得到313个有效样本。然后运用信息增益理论对各个影响因素与用户信息搜寻满意度之间的关联程度进行量化分析,借助SQL软件计算各因素的信息增益值并进行排序,由此识别出移动O2O情境下用户信息搜寻满意度的16个关键影响因素（包括便捷性、信息有用性、个性化需求满足、位置相关性、经济性、需求认知能力、产品/服务差异性、信息筛选能力、信息时效性、信息技术能力、周边环境、商家服务态度、渠道信任度、界面友好性、可操作性和信息形式）。在此基础上利用SVM算法构建移动O2O情境下用户信息搜寻满意度预测模型,数据检验结果显示,该模型在测试集中的分类精确度达到了86.79%,说明模型具有较高的预测能力,由此也验证了通过信息增益理论识别出的关键影响因素的合理性和有效性。（5）在前述研究的基础上,重点从移动O2O平台和实体商家角度出发,兼顾用户、政府和行业监管方等多个视角,分别提出了移动O2O情境下用户信息搜寻行为的引导策略和优化策略,以期为促进移动O2O情境下用户信息搜寻行为、提升移动O2O情境下用户信息搜寻效果提供一些切实可行的建议和参考。
葛颖[6]（2021）在《电子商务对农户行为、县域经济发展影响的实证研究 ——以内蒙古为例》文中认为电子商务作为解决消费品下乡和农产品流通销售问题的有效途径,一直是政府部门和学术界关注的重点。近年来国家实施了一系列的政策和措施鼓励农村电子商务的发展,例如,农村电子商务连续八年写入中央一号文件;“农业电子商务试点方案”、“互联网+现代农业”、“电子商务进农村综合示范”、“数字乡村”等工作相继启动。在国家的大力推动下,农村电子商务呈现出如火如荼的发展态势,表现为交易规模迅速扩大,全国农村网络零售额从2014年的1800亿元快速增长到2019年的1.7万亿元;从业主体迅速增加,截止到2019年农村网店达到1384万家,带动就业人数超过3000万人;农产品上行规模高速增长,2019年全国农产品网络零售额约3975亿元。我国推动农村电子商务发展的主要目的是利用电子商务这种新型商务技术挖掘农村居民的消费潜力、拉动农产品上行、推动县域经济的发展。然而,电子商务是否实现了带动农产品上行、扩大农户的消费需求、壮大县域经济的初衷?对以上问题的回答,不仅有助于中国农业、农村、农产品电子商务的健康有序发展,而且为农村居民的消费升级提档及县域经济的可持续发展提供了科学合理的建议。基于以上背景,本文运用微观经济学、宏观经济学和计量经济学等相关理论与研究方法,以内蒙古自治区农户的微观调研数据与全国县域社会经济指标为例,识别了电子商务对农户行为与县域经济发展的影响效应,以期回答以下问题:电子商务影响农户行为的机理是怎样的?电子商务对农户行为产生了哪些影响?以及电子商如何推动县域经济的发展?本文的主要研究内容与结论陈述如下:（1）农户电商采纳行为影响因素分析:基于内蒙古的微观实证。电子商务对县域经济发展以及对农户行为产生影响的前提条件是农户采纳电子商务,因此识别农户电子商务采纳行为的影响因素有利于农村电子商务的发展。理论上,无论农户作为生产者还是消费者,都倾向于采纳电子商务,人力资本和社会资本是促使其采纳电子商务的主要因素。然而,基于微观农户数据,运用double-hurdle模型进行实证检验,结果发现,仅人力资本中的受教育年限、社会资本中的通讯支出对农户电商采纳行为具有显着的影响。进一步的主观解释表明,农户电子商务的认知和操作能力限制了其电商采纳行为。（2）电子商务对农户消费行为的影响研究:基于中介效应的分析。目前,农村居民的消费水平严重制约了全国整体消费水平的提升和中国农村经济的高质量发展,电子商务对农村居民消费产生了十分重要的影响。从理论上看,电子商务促进了农户的消费,基于微观农户数据,应用固定效应模型和中介效应模型对电子商务促农户消费进行实证检验,结果发现,电子商务不仅可以促进农户的家庭非生产性消费又可以提高农户的家庭生活性消费;通过增加农户的家庭总收入来提升农户的家庭消费,农户的家庭总收入具有完全的中介效应。（3）电子商务对农户农产品销售行为的影响:基于内蒙古五原县的案例。基于交易成本理论与市场边界理论分析发现,电子商务节省了农户销售农产品的交易成本、扩大了农产品的市场边界。在此基础上,以内蒙古自治区五原县成功利用电子商务销售农产品的农户为例进行实证分析,研究发现,五原县农户在原有产业优势的前提下,多方式规避了农产品鲜活易腐的特性,抓住政策机会,利用农户熟知的社群电商成功销售农产品;此外,电子商务通过扩大市场、提高农产品单位价格、减少交易成本、优化种植结构、延长农业产业链以及羊群效应推动农产品上行。（4）电子商务对县域经济发展的影响:基于电子商务进农村综合示范县的实证分析。从理论上看,“电子商务进农村综合示范”项目通过政策效应、就业效应、产业集聚效应以及人力资本提升效应推动县域经济的发展。为准确评估电子商务对县域经济发展的影响,本文进一步运用多期倍差法实证检验电子商务是否对县域经济发展的产生了影响,结果显示,示范项目对县域经济增长具有显着的推动作用,并且这一结论在安慰剂检验、匹配倍差法检验后依然成立;示范项目对第一、第二、第三产业的带动效果显着,但对第三产业的带动效果最为显着,县域经济由第一第二产业为主导转向第三产业为主导,优化了县域产业结构;示范项目对县域经济发展的政策效应存在地区异质性,对中西部地区县域经济发展的效应大于东部沿海地区。本文的创新之处主要体现在:第一,基于市场与不确定条件下的跨期消费理论分析电子商务对农户消费行为影响机理,同时运用内蒙古农户的微观调研数据,实证检验电子商务对农户消费行为的影响,既丰富了不确定条件下跨期消费理论在电子商务促消费方面的应用,又拓展了电子商务促消费领域农户微观视角的定量研究。第二,基于市场交易成本理论与市场边界理论解释电子商务对农户销售农产品行为的影响,以内蒙古五原县的案例进行分析,发掘电子商务促进农户销售农产品的内在逻辑,全面揭示农户成功利用电子商务销售农产品的特点。第三,提出示范项目通过政策效应、就业效应、产业集聚效应以及人力资本效应推动县域经济的发展,以电子商务进农村综合示范县为例实证检验了电子商务对县域经济发展的影响。上述研究发现,可以为政策制定者制定农村电子商务相关政策提供可靠的决策依据。
孙德莉[7]（2021）在《A电子商务公司精准营销策略研究》文中指出随着互联网信息技术的高速发展,电子商务行业竞争日趋激烈,人们逐渐从数据的被动提供者转变成数据的主动创造者,这也代表了一个全新的时代——大数据时代的来临。在大数据时代,消费者的需求逐渐向个性化、多样化的方向发展,电子商务企业的发展需要低成本、高效益、可衡量的精准营销策略,传统的电子商务营销策略难以满足消费者与企业的需求。在大数据背景下,如何优化电子商务精准营销策略,满足消费者多样化的需要以及增加企业的投资回报率,成为电子商务企业急需解决的问题。本文梳理了精准营销的概念及理论基础,阐述了精准营销策略。同时以A电子商务公司为研究对象,重点研究该公司的精准营销现状、存在的问题及问题产生的原因。经研究发现,A电子商务公司在精准营销方面存在着市场定位不精准、定价及促销未考虑不同用户需求、缺乏客户需求导向的优化设计、沟通传播方式单一、缺少合理的精准营销方式等问题,导致该公司在大数据背景下的精准营销策略发展处于停滞状态。面对激烈的市场竞争环境对电子商务行业的冲击,需要在精准营销理论基础上,不断优化精准营销策略。基于现实因素,本文以精准营销策略为理论支撑,从目标市场定位,借助其他网络媒体获取更多数据,提高数据精准度,借助用户画像做好市场细分;从市场细分、消费者需求、消费行为出发,多维度定位目标客户,以消费者需要为核心,顾客导向与竞争导向并行,实现顾客与企业的双赢;通过价格体系差异化、个性传播沟通体系与顾客增值服务体系、内容营销、场景营销、搜索引擎来实现多元化营销;通过平台建设和用户信息建档等方面对A电子商务公司精准营销策略提出了优化建议,旨在帮助A电子商务公司能够更加精准的定位目标客户,在大数据背景下能够更好地开展精准营销,提高企业投资回报率,以实现企业利益最大化。
树玮[8]（2021）在《生鲜电商用户持续购买意愿影响因素研究》文中研究指明我国生鲜电商行业发展至今,普遍存在盈利难和用户持续购买意愿低的问题,严重阻碍企业可持续发展。据中国电子商务研究中心的报告显示,2016年全国4000多家生鲜电商企业仅有1%取得盈利,4%持平,88%亏损,7%巨额亏损[91]。由此可见,企业如何提高用户持续购买意愿进而获得可持续盈利成为行业的重要议题。本文从用户需求角度出发,探讨需求驱动下的用户期望确认度对持续购买意愿的影响。以期望确认理论和需求-满足理论为基础,以ECM-IT信息系统持续使用模型为框架,结合生鲜电商行业发展现状和用户行为特点,构建生鲜电商用户持续购买意愿研究模型。从用户需求出发对用户期望确认的构成要素做多维度划分。此外,加入自我效能、主观规范和转换成本作为促成因素,加入替代者吸引作为阻碍因素,较为全面地解释生鲜电商用户持续购买意愿的影响因素。本研究借鉴国内外比较成熟的量表和生鲜电商行业的特点,设计了调查问卷。选取大学生和工作人员为调查对象,通过线上线下相结合的形式收集样本数据。在实证分析中,使用SPSS23.0软件完成对样本数据和变量的描述性分析、量表的信效度检验;使用AMOS23.0软件进行结构方程模型的拟合性检验和假设验证。研究结果表明:期望确认度各维度正向促进用户满意度;期望确认各维度正向促进感知有用性;感知有用性正向促进用户满意度、持续购买意愿;自我效能正向促进持续购买意愿;转换成本、主观规范正向促进持续购买意愿;替代者吸引对持续购买意愿有负向作用。最后,对生鲜电商提高用户粘性,加强用户持续购买行为提出建议:建立三层监管机制,加强农业规模化建设,保证产品质量;激励员工提供更好的客户服务,积极主动承担责任;加强配送人员的素质,提供更好的保温保鲜措施,引导用户错峰下单;差异化定价,加大售罄力度,设立每日优惠单品;利用新兴技术,打造与众不同的用户体验;加强用户使用指导,提升用户自我效能;建立竞争优势,削弱替代者优势;加强品牌影响力,采用“故事营销、内容营销”手段。
姜海洋[9]（2021）在《5G环境下LBS商业模式优化研究》文中研究指明5G提供了高速度、低时延、高带宽的网络环境,在更大范围内实现了“互联互通”。网络性能的提升促进了位置服务产业转型升级,同时给基于位置的服务（LBS,以下简称LBS）的创新发展提出了新要求。在5G和大数据环境下,LBS产业结构及平台服务模式发生新变化。在日益复杂的网络环境中,LBS商业模式创新已经不再局限于自身营销模式的优化设计,而是与产业链相关的参与者共同合作进行创新发展的过程。应用协同创新理论研究位置服务相关的技术、管理及立法等层面的优化设计方案,建立所有参与者互相影响、多方共赢的生态系统是当前的主要任务。学术界对于LBS相关理论的研究也不断产生新的成果,如何优化位置服务商业模式成为新的研究热点之一。然而,目前学者们还没有对5G商用带来的新变化形成统一的认识,相关研究结论比较分散,对LBS商业模式及其生态系统优化问题没有提出明确的发展思路,已有研究成果滞后于当前互联网市场的发展。如何开展5G环境下的LBS商业模式优化设计,建立各方共赢的生态系统成为当前亟待解决的主要问题。论文以5G商用为背景,在借鉴国内外研究成果并深入进行调查研究的基础上分析了 LBS商业模式面临的主要问题,并提出优化设计方案。论文着重关注了 LBS商业模式理论要素及产业优化问题,从LBS相关概念、发展历程及技术原理入手,将LBS位置服务属性特征与5G技术特点相结合进行了研究,提出了适合国内市场实际的商业模式优化设计方案。围绕5G环境下LBS商业模式创新发展这一核心问题,论文的研究主要包括以下三个方面:（1）分析5G环境下LBS商业模式特征及存在的问题。论文将LBS商业模式与5G应用紧密结合,对LBS商业模式相关要素进行了系统分析,对LBS商业模式的内在机理和外部影响因素进行深入研究,推动科学理论与实际应用有机融合。（2）对LBS商业模式进行优化研究,建立LBS商业模式优化模型。从技术、管理、立法等角度进行系统研究,建立政、产、学、研、用生态系统,提出商业模式创新发展建议。（3）为提升精准定位能力,采集真实消费信息进行建模分析和技术仿真验证,提出LBS精准定位的具体建议,建立与5G环境相适应的LBS精准定位与营销管理体系。（4）开展位置服务隐私保护方法研究。分析5G环境下隐私信息泄露的风险点,提出新的适应5G环境的隐私保护方法,并结合国内目前LBS市场特征及相关领域法律保护特点提出管理和立法建议。论文的创新点主要体现在以下几个方面:（1）构建了 5G环境下LBS商业模式优化模型。基于协同创新理念构建了 LBS商业模式优化模型,从技术、管理、立法角度提出基于政产学研用生态系统理念的LBS商业模式优化设计方案。对基于LBS的精准营销商业模式进行优化设计,为5G时代LBS商业模式创新发展提出具体建议。（2）优化了 LBS用户使用行为及其影响因素分析框架和研究模型。引入网络效应、技术感知及用户动机变量研究网络效应动机理论。优化了网络效应、动机理论对于LBS用户行为的影响及其交互作用机制。将网络效应作为外部变量、技术感知和用户动机作为自变量,对位置服务用户进行问卷调查,建立结构方程研究分析消费者的使用意愿及其相关影响因素。（3）优化室内位置预测算法,解决大型建筑物内定位不准难题。为提高LBS精准定位能力,解决大型建筑物室内的定位能力不足问题,论文提出了一种精确的用户和店铺位置预测和分析方法,采用两层XGBoost算法来预测用户当前所在的店铺和位置信息,并通过商场中的真实顾客数据来检验算法的有效性,为LBS精准营销商业模式设计提供技术支撑。（4）提出5G环境下位置隐私信息保护方案。针对5G环境下位置服务隐私保护难点,提出了新的位置隐私信息保护技术方法和立法建议。论文提出了一种适用于5G环境的融合定位隐私保护方法并进行仿真验证,通过初步降维、定位耦合保护、对称加密传输有效提升了位置隐私信息保护能力。同时,论文对国内外位置隐私信息保护管理和立法进行对比研究,提出个人位置隐私信息管理模型和立法建议。
陈萍[10]（2021）在《女性运动服饰消费者的自我概念与购买意愿研究》文中认为在政策、互联网技术、人口增量与细分用户群体等多方面红利的影响下,中国体育产业快速蓬勃发展。于此同时,“她经济”带来了消费趋势的转变,女性运动消费者的购买力大幅提升,无论是消费占比还是人均消费额均显着提升,女性运动市场成为运动品牌新的经济增长点。消费者拥有多重自我,会在特定情境下对那些满足自我的产品和服务感兴趣。进入女性运动市场,传统的男性市场概念将不再适用于这个新兴的细分市场,运动品牌应洞察女性消费者区别于男性的消费心理及运动需求,采取相适应的运作策略和方式。本文引入着名的环境心理学模型（S-O-R模型）,以运动品牌的线上平面广告和文案两种信息形式为刺激,将品牌/产品形象-自我概念一致性认知作为中间机体,购买意愿作为反应变量,探究运动品牌网络图文营销对女性运动消费者自我一致性与购买意愿的影响。通过文献梳理与线上市场调研奠定理论与现实基础,以成长在互联网时代的95后女性消费者为主要研究对象,分别设计2x2组间实验与消费者调研问卷探究平面广告视觉要素与广告文案对女性消费者四个维度自我一致性与购买意愿的影响关系。主要研究内容包括:⑴平面广告对自我一致性与购买意愿的影响收集知名运动品牌女性运动服饰平面广告600余张,总结运动品牌线上平面广告模特姿势与背景使用特点。通过文献梳理提出研究假设,建立平面广告研究的理论模型。设计2（柔缓型运动姿势vs.竞争型运动姿势）x2（时尚健身场景vs.专业运动场景）组间实验,探究运动品牌线上平面广告的模特姿势与背景两类视觉元素对女性消费者四个维度的自我一致性（真实自我、理想自我、社会自我、理想社会自我）与购买意愿的影响,女性消费者产品-自我一致性认知对平面广告视觉要素与购买意愿影响关系的中介作用,女性消费者性别角色对平面广告视觉要素与自我一致性影响关系的调节作用。研究结果表明:模特姿势对女性消费者四个维度的自我一致与购买意愿均有显着影响,背景元素的影响均不显着,但背景调节了模特姿势对理想自我一致性的影响;四个维度自我一致性的中介作用均显着;性别角色的调节作用显着。⑵基于样本数据与品牌文案调研的中国女性消费者自我概念组成中国女性自我概念5F模型将女性自我概念区分为家庭自我、情感自我、心灵自我、表现自我和发展自我五个维度。研究基于5F模型,采用因子分析、描述性分析获取实验样本总体的自我概念特点。通过消费者聚类,得到低收入学生群体、中收入社会新人、高收入社会人三类女性消费人群,并应用单因素多变量方差分析获取三类女性消费人群的自我概念差异。以新浪微博为例,采用关键词抽取的方式调研耐克、阿迪达斯、露露柠檬三个国际运动品牌的社交媒体文案表达,定性定量分析其文案的女性自我概念成分与比例分配。结果表明,国际运动品牌的社交媒体营销均已考虑到女性消费者多维度自我的需求,但各品牌营销侧重点不同,文案结构存在差异。⑶广告文案对自我一致性与购买意愿的影响基于上一章的分析认为,当运动品牌线上广告文案呈现满足女性消费者不同自我维度需求的内容时,女性消费者的自我一致性水平不同,进而影响购买意愿,提出研究假设,建立研究框架。以中国女性消费者自我概念模型为理论基础,借鉴国际运动品牌的文案概念表达,从表现自我、发展自我、情感自我与心灵自我四个维度设计品牌广告文案评价量表,结合自我一致性量表、购买意愿量表对以95后为代表的年轻女性消费者进行问卷调研。结果显示,表现自我、发展自我、情感自我、心灵自我四类主题文案均显着影响女性运动消费者真实自我一致性、理想自我一致性、社会自我一致性、理想社会自我一致性与购买意愿;四个自我一致性维度中仅理想自我一致性中介了广告文案与购买意愿之间的影响关系。最后,通过系数对比分析了四种类型广告文案对不同维度自我一致性与购买意愿的影响大小。⑷国产运动品牌网络图文营销现状与优化建议选择李宁、安踏为经典国产运动品牌代表,调研、总结其线上平面广告与文案营销现状。应用本文研究结果,借鉴国际运动品牌成熟的营销经验,从营销投入结构优化、平面广告优化和广告文案优化三个维度提出针对性建议。本文从网络平面广告视觉元素与文案主题两个角度切入,研究女性消费者自我概念与消费行为,对企业了解女性消费者运动形象需求,合理制定网络图文营销方案有着重要意义。
二、电子商务概念与特点综述（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、电子商务概念与特点综述（论文提纲范文）
（1）社区电商用户复购行为预测及推荐算法研究（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 本文组织结构 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 技术路线图 |
| 1.6 论文创新性 |
| 第二章 基本概念与文献综述 |
| 2.1 大数据营销相关理论及应用 |
| 2.1.1 大数据营销理论发展 |
| 2.1.2 大数据营销应用 |
| 2.2 用户细分和用户画像 |
| 2.2.1 用户细分 |
| 2.2.2 用户画像 |
| 2.3 用户购买行为预测和预测方法综述 |
| 2.3.1 用户行为分析 |
| 2.3.2 用户购买行为预测 |
| 2.3.3 预测方法 |
| 2.4 个性化推荐系统及推荐方法综述 |
| 2.4.1 个性化推荐系统综述 |
| 2.4.2 传统个性化推荐主流方法 |
| 2.4.3 改进的推荐算法 |
| 2.5 精准营销效果评价文献综述 |
| 2.5.1 营销效果评价指标体系的构建 |
| 2.5.2 精准营销效果影响因素的分析 |
| 2.5.3 社会化网络背景下精准营销效果评价的应用 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于改进RFM模型的用户细分研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 改进的RFM模型与K-means++聚类算法 |
| 3.2.1 RFM模型 |
| 3.2.2 改进RFM模型 |
| 3.2.3 K-means++聚类算法 |
| 3.3 数值实验 |
| 3.3.1 原始数据清洗及指标计算 |
| 3.3.2 指标赋权 |
| 3.3.3 K-means++聚类 |
| 3.3.4 用户价值排名及价值分析 |
| 3.3.5 实验结果验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于机器学习算法的用户复购行为预测研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 客户购买行为特征构建与样本均衡 |
| 4.2.1 用户行为特征提取 |
| 4.2.2 样本均衡 |
| 4.2.3 模型选择 |
| 4.2.4 TPE超参数优化方法 |
| 4.2.5 算法融合 |
| 4.3 数值实验 |
| 4.3.1 数据描述 |
| 4.3.2 评估指标 |
| 4.3.3 采样与数据集划分结果 |
| 4.3.4 结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于用户行为特征的T-APP推荐算法研究 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 模型构建 |
| 5.2.1 符号定义 |
| 5.2.2 用户行为模型 |
| 5.2.3 改进协同过滤算法的模型构建 |
| 5.3 数值实验 |
| 5.3.1 数据的获取 |
| 5.3.2 改进推荐算法的评价指标 |
| 5.3.3 实验方法 |
| 5.3.4 参数的敏感性分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于数据分析的精准营销决策支持系统构建 |
| 6.1 系统总体架构 |
| 6.1.1 背景简介 |
| 6.1.2 系统功能架构及开发环境 |
| 6.2 数据处理 |
| 6.2.1 数据采集 |
| 6.2.2 数据清洗 |
| 6.3 数据分析 |
| 6.4 用户画像和商品画像的构建与生成 |
| 6.5 群体画像的精准生成 |
| 6.5.1 数据的采集与处理 |
| 6.5.2 用户标签的生成 |
| 6.5.3 方法选择与实验 |
| 6.5.4 画像的结果展示 |
| 6.6 改进推荐算法适用性分析 |
| 6.6.1 现有算法适用性分析 |
| 6.6.2 针对活跃用户的改进推荐算法评价 |
| 6.6.3 针对非活跃用户的改进推荐算法评价 |
| 6.6.4 结果分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 基于AISAS模型的精准营销效果评价 |
| 7.1 精准营销效果评价指标体系的构建 |
| 7.1.1 精准营销的效果评价指标体系构建的原则 |
| 7.1.2 精准营销效果评价模型的构建 |
| 7.1.3 精准营销效果评价指标体系的构建 |
| 7.2 指标权重的确定 |
| 7.2.1 确定指标权重的方法 |
| 7.2.2 各指标的权重 |
| 7.3 数据准备与数据处理 |
| 7.3.1 数据准备 |
| 7.3.2 数据标准化处理 |
| 7.4 精准营销效果计算 |
| 7.5 精准营销效果验证 |
| 7.6 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 1.K-means++聚类算法核心代码 |
| 附录 2.复购行为预测核心代码 |
| 附录 3.改进推荐算法核心代码 |
| 附录 4.T-APP大数据精准营销效果专家咨询表 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者及导师简介 |
| 答辩委员会决议书 |
（2）附属型跨境网购平台消费者信任的影响因素及作用机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.2 研究目的及研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容及研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 相关理论及文献综述 |
| 2.1 理论基础概述 |
| 2.1.1 网络购物消费者信任相关理论基础 |
| 2.1.2 精细加工可能性模型 |
| 2.1.3 信息系统成功模型 |
| 2.2 网络购物消费者信任研究综述 |
| 2.2.1 网络购物消费者信任的概念研究 |
| 2.2.2 网络购物消费者信任的形成机制研究 |
| 2.2.3 网络购物消费者信任的影响因素研究 |
| 2.3 跨境网购相关研究综述 |
| 2.3.1 跨境网购的概念及分类研究 |
| 2.3.2 跨境网购平台的概念及分类研究 |
| 2.3.3 跨境网购消费者信任的相关研究 |
| 2.4 研究现状评述 |
| 2.4.1 研究成果评述 |
| 2.4.2 研究不足评述 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 假设提出与模型构建 |
| 3.1 影响因素提取 |
| 3.1.1 跨境网购子平台内部属性感知 |
| 3.1.2 跨境网购子平台外部属性感知 |
| 3.1.3 消费者个人因素 |
| 3.2 影响路径归纳与作用关系假设 |
| 3.2.1 中心路径作用关系假设 |
| 3.2.2 边缘路径作用关系假设 |
| 3.2.3 信任转移路径作用关系假设 |
| 3.2.4 调节路径作用关系假设 |
| 3.3 理论模型构建 |
| 3.3.1 理论模型框架 |
| 3.3.2 研究假设总结 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 问卷设计与数据收集 |
| 4.1 初始问卷开发 |
| 4.1.1 问卷设计依据 |
| 4.1.2 初始量表选取 |
| 4.1.3 问卷结构安排 |
| 4.1.4 问卷质量评价 |
| 4.2 初始问卷预试 |
| 4.2.1 预试问卷收集 |
| 4.2.2 量表项目分析 |
| 4.2.3 量表信度分析 |
| 4.2.4 探索性因子分析 |
| 4.3 正式问卷调查 |
| 4.3.1 调查样本选取 |
| 4.3.2 调查数据收集 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 数据分析与假设检验 |
| 5.1 数据分析方法 |
| 5.1.1 结构方程模型 |
| 5.1.2 多元线性回归 |
| 5.2 基本统计分析 |
| 5.2.1 同源偏差检验 |
| 5.2.2 描述性统计分析 |
| 5.2.3 信度与效度检验 |
| 5.3 模型分析与假设检验 |
| 5.3.1 结构模型分析 |
| 5.3.2 中介效应分析 |
| 5.3.3 调节效应分析 |
| 5.3.4 假设检验结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结果讨论与管理建议 |
| 6.1 结果讨论 |
| 6.1.1 中心路径作用关系讨论 |
| 6.1.2 边缘路径作用关系讨论 |
| 6.1.3 信任转移路径作用关系讨论 |
| 6.1.4 调节路径作用关系讨论 |
| 6.2 管理建议 |
| 6.2.1 着力提升跨境网购平台的内部质量 |
| 6.2.2 切实优化跨境网购平台的外部属性 |
| 6.2.3 充分利用境内网购平台的累积信任 |
| 6.2.4 积极应对跨境网购信任的动态变化 |
| 6.2.5 密切关注跨境网购消费的个体差异 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 研究结论与研究展望 |
| 7.1 研究结论与研究贡献 |
| 7.1.1 研究结论 |
| 7.1.2 研究贡献 |
| 7.2 研究局限与研究展望 |
| 7.2.1 研究局限 |
| 7.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 跨境网购平台消费者信任影响因素调查问卷 |
| 作者简介及在学期间科研成果 |
| 致谢 |
（3）移动商务用户隐私信息披露风险因素及风险评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景及问题 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究问题 |
| 第二节 研究目的和意义 |
| 一、研究目的 |
| 二、研究意义 |
| 第三节 文献综述 |
| 一、移动商务用户隐私信息披露行为研究 |
| 二、移动商务用户隐私信息披露风险因素研究 |
| 三、移动商务用户隐私披露风险评估方法研究 |
| 第四节 研究方法与技术路线 |
| 一、研究方法 |
| 二、技术路线 |
| 第五节 研究内容与创新点 |
| 一、研究内容 |
| 二、创新点 |
| 第二章 相关概念及理论基础 |
| 第一节 相关概念界定及内涵分析 |
| 一、移动商务相关概念 |
| 二、用户隐私信息的相关概念 |
| 三、用户隐私披露行为 |
| 第二节 隐私计算理论 |
| 第三节 风险管理相关理论 |
| 一、风险管理基本理论 |
| 二、信息安全风险管理基本理论 |
| 第四节 信息安全风险评估标准 |
| 本章小结 |
| 第三章 移动商务用户隐私信息披露行为机理及风险因素 |
| 第一节 移动商务用户隐私信息披露行为机理研究必要性 |
| 第二节 移动商务用户隐私信息披露行为机理 |
| 一、研究设计 |
| 二、移动商务用户隐私信息披露行为的影响因素及关系假设 |
| 三、移动商务用户隐私信息披露行为机理模型 |
| 第三节 量表设计与数据收集 |
| 一、量表设计 |
| 二、样本数据收集 |
| 第四节 数据分析与模型检验 |
| 一、信度和效度检验 |
| 二、模型检验 |
| 本章小结 |
| 第四章 移动商务用户隐私信息披露风险评估方法 |
| 第一节 移动商务用户隐私信息披露风险评价指标 |
| 一、评价指标选取原则 |
| 二、评价指标选取 |
| 三、风险评价指标体系构建 |
| 第二节 基于模糊综合评价和BP神经网络的风险评估方法 |
| 一、风险评估方法概述 |
| 二、风险评估模型 |
| 三、风险评估指标权重计算 |
| 四、基于模糊综合评价法的数据预处理 |
| 五、BP神经网络评价模型 |
| 第三节 基于信息熵和马尔可夫链的风险评估方法 |
| 一、风险评估方法概述 |
| 二、风险评估方法研究框架 |
| 三、基于信息熵的用户隐私披露风险 |
| 四、基于马尔可夫链的用户隐私披露风险状态 |
| 五、基于信息熵和马尔可夫链的风险评估方法 |
| 六、基于信息熵和马尔可夫链的风险评估过程 |
| 本章小结 |
| 第五章 移动商务用户隐私信息披露风险评估实证分析 |
| 第一节 案例介绍 |
| 第二节 基于模糊综合评价法和BP神经网络的风险评估方法分析 |
| 一、问卷设计 |
| 二、数据集设计 |
| 三、模型实现 |
| 四、结果分析 |
| 第三节 基于信息熵和马尔可夫链的风险评估方法分析 |
| 一、评估过程 |
| 二、评估结果分析 |
| 第四节 方法对比分析 |
| 一、方法结果分析 |
| 二、方法特点分析 |
| 本章小结 |
| 第六章 移动商务用户隐私信息披露风险管理策略 |
| 第一节 移动商务用户隐私信息披露风险分析 |
| 第二节 移动商务用户隐私信息管理策略 |
| 一、用户自身隐私信息管理策略 |
| 二、移动终端隐私信息管理策略 |
| 三、移动商务平台运营管理策略 |
| 四、移动商务平台环境管理策略 |
| 五、信息安全技术管理策略 |
| 六、基于政府方面的管理策略 |
| 七、基于移动商务运营商方面的管理策略 |
| 本章小结 |
| 第七章 研究结论与展望 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 研究局限性和展望 |
| 参考文献 |
| 附录 移动商务用户隐私信息披露行为影响因素调查问卷 |
| 致谢 |
| 在读期间研究成果 |
（4）基于消费者视角的互联网保险接受机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 导论 |
| 1.1 研究背景及问题 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究设计 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 1.3.4 技术路线 |
| 1.3.5 论文框架 |
| 1.4 研究创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关理论与研究综述 |
| 2.1 互联网保险 |
| 2.1.1 互联网保险内涵 |
| 2.1.2 保险科技研究 |
| 2.1.3 互联网保险研究 |
| 2.2 技术接受理论 |
| 2.2.1 技术接受理论发展 |
| 2.2.2 个体接受与组织接受理论 |
| 2.2.3 个体经典理论模型 |
| 2.3 互联网保险与技术接受研究现状 |
| 2.4 相关研究文献评述 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 互联网保险接受扎根研究 |
| 3.1 扎根方法的选择 |
| 3.1.1 扎根理论研究流程 |
| 3.1.2 扎根理论研究设计 |
| 3.2 扎根理论资料收集 |
| 3.2.1 研究对象选取 |
| 3.2.2 研究资料收集 |
| 3.3 扎根理论资料分析 |
| 3.3.1 开放编码 |
| 3.3.2 主轴编码 |
| 3.3.3 选择编码 |
| 3.3.4 理论饱和度检验 |
| 3.4 互联网保险接受理论框架构建与关键因素分析 |
| 3.4.1 理论框架提出 |
| 3.4.2 关键因素析出 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 理论模型与研究假设 |
| 4.1 理论模型构建 |
| 4.2 核心变量定义 |
| 4.2.1 绩效期望 |
| 4.2.2 努力期望 |
| 4.2.3 社会影响 |
| 4.2.4 促成因素 |
| 4.2.5 消费者创新性 |
| 4.2.6 信任 |
| 4.2.7 感知风险 |
| 4.2.8 行为意图 |
| 4.2.9 使用行为 |
| 4.3 研究假设的提出 |
| 4.3.1 互联网保险接受的影响因素 |
| 4.3.2 感知风险、行为意图的中介作用 |
| 4.3.3 基于感知风险和行为意图的链式中介作用 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 研究设计与方法 |
| 5.1 研究问卷设计 |
| 5.1.1 问卷设计思路 |
| 5.1.2 问卷设计过程 |
| 5.1.3 问卷框架结构 |
| 5.1.4 问卷偏差控制 |
| 5.2 变量的测量 |
| 5.2.1 绩效期望的测量 |
| 5.2.2 努力期望的测量 |
| 5.2.3 社会影响的测量 |
| 5.2.4 促成因素的测量 |
| 5.2.5 消费者创新性的测量 |
| 5.2.6 信任的测量 |
| 5.2.7 感知风险的测量 |
| 5.2.8 行为意图的测量 |
| 5.2.9 使用行为的测量 |
| 5.3 预调研 |
| 5.3.1 描述性统计分析 |
| 5.3.2 信度分析 |
| 5.3.3 探索性因子分析 |
| 5.4 数据收集 |
| 5.4.1 问卷发放原则 |
| 5.4.2 正式调研数据收集 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 模型验证与数据分析 |
| 6.1 描述性统计分析 |
| 6.1.1 样本描述性统计 |
| 6.1.2 变量描述性统计 |
| 6.2 信度与效度分析 |
| 6.2.1 信度分析 |
| 6.2.2 效度分析 |
| 6.2.3 共同方法偏差检验 |
| 6.3 相关性分析 |
| 6.4 结构方程模型验证 |
| 6.5 中介效应检验 |
| 6.6 假设检验结果分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究主要结论 |
| 7.2 研究理论贡献 |
| 7.3 管理实践的启示 |
| 7.3.1 提升消费者体验,关键业务科技赋能 |
| 7.3.2 关注消费者需求,价值主张持续创新 |
| 7.3.3 以消费者为中心,客户关系优化提升 |
| 7.3.4 保护消费者权益,监管体系不断完善 |
| 7.4 研究局限与展望 |
| 7.4.1 研究局限 |
| 7.4.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录一 访谈提纲 |
| 附录二 访谈原始资料 |
| 附录三 调查问卷初稿 |
| 附录四 调查问卷正式稿 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（5）移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 概念界定 |
| 1.4.1 移动O2O |
| 1.4.2 信息搜寻 |
| 1.4.3 信息搜索与信息搜寻的区分 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 理论基础及文献综述 |
| 2.1 信息搜寻行为相关理论基础 |
| 2.1.1 信息经济学理论 |
| 2.1.2 认知理论 |
| 2.1.3 人机交互理论 |
| 2.2 信息搜寻行为经典理论与模型 |
| 2.2.1 问题解决理论 |
| 2.2.2 意义建构理论 |
| 2.2.3 ASK理论 |
| 2.2.4 信息搜寻行为模型 |
| 2.3 国内外信息搜寻行为研究综述 |
| 2.3.1 国内信息搜寻行为研究热点分析 |
| 2.3.2 国外信息搜寻行为研究热点分析 |
| 2.3.3 信息搜寻研究述评 |
| 2.4 移动O2O研究综述 |
| 2.4.1 移动O2O概述 |
| 2.4.2 国内外移动O2O研究现状 |
| 2.4.3 移动O2O研究述评 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 移动O2O情境下用户信息搜寻行为模型构建 |
| 3.1 研究设计 |
| 3.1.1 研究问题分析 |
| 3.1.2 研究方法介绍 |
| 3.2 数据收集 |
| 3.2.1 样本选择 |
| 3.2.2 资料收集与整理 |
| 3.2.3 数据分析工具 |
| 3.3 编码过程 |
| 3.3.1 开放性编码 |
| 3.3.2 主轴性编码 |
| 3.3.3 选择性编码 |
| 3.4 理论饱和度检验 |
| 3.5 模型构建与阐释 |
| 3.5.1 信息搜寻行为过程 |
| 3.5.2 信息搜寻行为影响因素 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 移动O2O情境下用户信息搜寻行为驱动因素的实证研究 |
| 4.1 移动O2O情境下用户信息搜寻行为特征分析 |
| 4.2 研究模型与假设 |
| 4.2.1 “动机、机会、能力”(MOA)模型 |
| 4.2.2 技术接受与使用统一理论(UTAUT) |
| 4.2.3 研究模型构建 |
| 4.2.4 研究假设提出 |
| 4.3 研究方法设计 |
| 4.3.1 问卷设计 |
| 4.3.2 数据收集 |
| 4.4 数据分析与模型验证 |
| 4.4.1 描述性统计分析 |
| 4.4.2 信度与效度分析 |
| 4.4.3 多重共线性与共同方法偏差分析 |
| 4.4.4 模型验证 |
| 4.5 结果讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 移动O2O情境下用户信息搜寻过程的实验研究 |
| 5.1 研究问题 |
| 5.2 研究设计 |
| 5.2.1 研究方法 |
| 5.2.2 样本选择 |
| 5.2.3 实验任务设置 |
| 5.2.4 研究变量测度 |
| 5.2.5 实验流程设计 |
| 5.3 研究结果分析 |
| 5.3.1 个体特征对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的影响 |
| 5.3.2 任务特征对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的影响 |
| 5.4 结果讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 移动O2O情境下用户信息搜寻满意度关键影响因素研究 |
| 6.1 研究设计 |
| 6.2 数据采集 |
| 6.2.1 移动O2O情境下用户信息搜寻满意度影响因素集 |
| 6.2.2 问卷发放与回收 |
| 6.3 基于信息增益理论的关键影响因素识别和模型构建 |
| 6.3.1 信息增益值计算 |
| 6.3.2 关键影响因素识别 |
| 6.3.3 关键影响因素模型构建 |
| 6.4 基于支持向量机(SVM)的预测模型构建与精度分析 |
| 6.4.1 支持向量机(SVM)建模 |
| 6.4.2 预测模型构建与精度分析 |
| 6.5 结果讨论 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 移动O2O情境下用户信息搜寻行为引导与优化策略 |
| 7.1 移动O2O情境下用户信息搜寻行为引导策略 |
| 7.1.1 触发用户信息需求 |
| 7.1.2 提高用户信息素养 |
| 7.1.3 改善信息搜寻环境 |
| 7.2 移动O2O情境下用户信息搜寻行为优化策略 |
| 7.2.1 提高信息质量 |
| 7.2.2 提升服务质量 |
| 7.2.3 隐私保护与信息安全 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 研究结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 研究局限与展望 |
| 8.3.1 研究局限性 |
| 8.3.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究过滤式问卷 |
| 附录2 移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究访谈提纲 |
| 附录3 移动O2O情境下用户信息搜寻行为驱动因素调查问卷 |
| 附录4 移动O2O情境下用户信息搜寻满意度关键影响因素调查问卷 |
| 在读期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）电子商务对农户行为、县域经济发展影响的实证研究 ——以内蒙古为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 导论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电子商务对农户行为的影响 |
| 1.2.2 电子商务对县域经济发展的影响 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 数据及资料来源 |
| 1.5.1 二手数据资料 |
| 1.5.2 实地考察与访谈资料 |
| 1.5.3 问卷调查数据 |
| 1.6 创新点与不足之处 |
| 1.6.1 创新点 |
| 1.6.2 不足之处 |
| 2 概念界定与理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 基本概念 |
| 2.1.2 其他相关概念 |
| 2.1.3 相近概念之间的辨析 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 农户行为理论 |
| 2.2.2 消费者行为理论 |
| 2.2.3 人力资本理论 |
| 2.2.4 社会资本理论 |
| 2.2.5 市场均衡理论 |
| 2.2.6 区域经济发展理论 |
| 2.3 理论框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 内蒙古农村电子商务发展现状及存在问题 |
| 3.1 内蒙古农村电子商务发展现状 |
| 3.1.1 内蒙古农村互联网宽带接入用户规模变化 |
| 3.1.2 内蒙古农村电商规模与其他省市的比较 |
| 3.2 内蒙古农村电子商务的发展特点 |
| 3.2.1 政策支持 |
| 3.2.2 农村电子商务支撑服务体系建设 |
| 3.2.3 示范县农村电子商务发展 |
| 3.3 农民电子商务应用情况 |
| 3.3.1 数据来源 |
| 3.3.2 农户网购程度 |
| 3.3.3 农户网购技能熟练度 |
| 3.3.4 农户网购平台 |
| 3.3.5 农户网购原因 |
| 3.4 内蒙古农村电子商务发展存在的问题 |
| 3.4.1 农村电商的推动政策与实际需求存在偏差 |
| 3.4.2 配套资金的下放与使用不合理 |
| 3.4.3 村级电子商务服务站作用未充分发挥 |
| 3.4.4 冷链物流的高成本限制了农产品上行 |
| 3.4.5 农产品产业链各环节均存在不利于农产品上行的因素 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 农户电商采纳行为影响因素分析:基于内蒙古的微观实证 |
| 4.1 农户电商采纳行为理论模型 |
| 4.1.1 农户电商采纳理论模型:消费者电商采纳分析 |
| 4.1.2 农户电商采纳理论模型:生产者电商采纳分析 |
| 4.2 文献综述与研究假说 |
| 4.2.1 人力资本与农户电商采纳行为 |
| 4.2.2 社会资本与农户电商采纳行为 |
| 4.3 数据来源、模型构建与变量选取 |
| 4.3.1 数据来源 |
| 4.3.2 模型构建 |
| 4.3.3 变量选取 |
| 4.4 实证结果分析 |
| 4.4.1 农户采纳电子商务行为描述性分析 |
| 4.4.2 模型估计结果分析 |
| 4.4.3 模型稳健性检验 |
| 4.4.4 农户不愿意采纳电子商务的原因分析 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 电子商务对农户消费行为的影响研究:基于中介效应的分析 |
| 5.1 理论分析框架 |
| 5.1.1 电子商务影响农户消费行为的机理 |
| 5.1.2 电子商务影响农户消费行为的中介效应机理 |
| 5.2 模型与数据 |
| 5.2.1 模型设置 |
| 5.2.2 变量构建 |
| 5.2.3 数据说明 |
| 5.3 描述性统计与实证结果 |
| 5.3.1 描述性统计 |
| 5.3.2 基本模型的回归分析 |
| 5.3.3 中介效应的检验结果 |
| 5.4 结论与讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 电子商务对农户农产品销售行为的影响:基于内蒙古五原县的案例 |
| 6.1 相关文献综述 |
| 6.1.1 有关的经济学解释 |
| 6.1.2 有关的文献综述 |
| 6.2 研究方法与案例来源 |
| 6.2.1 研究方法 |
| 6.2.2 案例来源 |
| 6.3 案例分析 |
| 6.3.1 电子商务改变农户农产品销售行为的机理 |
| 6.3.2 农户通过电子商务销售农产品的特点 |
| 6.3.3 农户通过电子商务销售农产品过程中存在的问题 |
| 6.4 理论分析 |
| 6.4.1 电子商务促进农户销售农产品的模式 |
| 6.4.2 电子商务对农户农产品销售行为的影响 |
| 6.5 讨论 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 电子商务对县域经济发展的影响:以电子商务进农村综合示范县为例 |
| 7.1 理论分析与研究假说 |
| 7.2 模型构建与变量描述 |
| 7.2.1 模型选择 |
| 7.2.2 数据来源 |
| 7.2.3 变量设置与描述性统计 |
| 7.3 实证分析 |
| 7.3.1 倍差法的前提假设条件 |
| 7.3.2 示范项目对县域经济增长影响的结果分析 |
| 7.3.3 稳健性检验 |
| 7.3.4 示范项目对县域产业结构优化的结果分析 |
| 7.3.5 地区异质性检验 |
| 7.4 讨论 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 主要结论与政策建议 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.1.1 内蒙古农村电子商务发展成就与问题并存 |
| 8.1.2 人力资本、社会资本促进了农户的电子商务采纳行为 |
| 8.1.3 电子商务提升了农户的家庭消费 |
| 8.1.4 电子商务成为农户销售农产品的新载体 |
| 8.1.5 电子商务推动县域经济发展效果显着 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.2.1 优化农村电子商务相关政策 |
| 8.2.2 积极完善推动农产品上行的基础体系 |
| 8.2.3 加大对普通农民电商知识的宣讲 |
| 8.2.4 基于已有产业优势发展农村电子商务 |
| 8.2.5 “引进+培育+合作”吸引电子商务人才 |
| 8.2.6 依托电子商务优化县域产业结构 |
| 8.3 进一步展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介 |
（7）A电子商务公司精准营销策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.3 研究内容和框架 |
| 1.4 可能的创新点 |
| 第2章 文献综述与相关理论 |
| 2.1 国内外研究综述 |
| 2.2 相关概念及特点 |
| 2.2.1 精准营销的概念及特点 |
| 2.2.2 电子商务的概念及发展 |
| 2.3 理论基础 |
| 2.3.1 市场细分 |
| 2.3.2 4C营销理论 |
| 2.3.3 让客价值理论 |
| 2.3.4 沟通理论 |
| 2.4 精准营销策略 |
| 第3章 A电子商务公司精准营销现状及存在的问题 |
| 3.1 A电子商务公司概况 |
| 3.2 A电子商务公司营销现状 |
| 3.2.1 产品结构及定价模式 |
| 3.2.2 销售渠道及促销方式 |
| 3.3 A电子商务公司精准营销现状 |
| 3.3.1 依托已入驻平台收集用户信息 |
| 3.3.2 利用平台数据和特点分析消费者行为 |
| 3.3.3 根据平台数据算法获取用户画像 |
| 3.3.4 精准营销的实现 |
| 3.4 A电子商务公司精准营销存在的问题 |
| 3.4.1 市场定位不够精准 |
| 3.4.2 缺乏顾客需求导向的优化设计 |
| 3.4.3 沟通传播方式单一 |
| 3.4.4 缺少合理的精准营销方式 |
| 第4章 A电子商务公司精准营销问题产生的原因分析 |
| 4.1 市场定位不精准的原因分析 |
| 4.1.1 缺乏独立的大数据平台 |
| 4.1.2 数据来源渠道太少 |
| 4.2 缺乏顾客需求导向优化设计的原因分析 |
| 4.2.1 价格受品牌方管控 |
| 4.2.2 内部流程繁琐及风险评估管控严格 |
| 4.2.3 目标定位不够精准 |
| 4.3 沟通传播方式单一的原因分析 |
| 4.3.1 客户服务意识不强 |
| 4.3.2 绩效考核严格 |
| 4.4 缺少合理的精准营销方式的原因分析 |
| 4.4.1 思维观念陈旧固化 |
| 4.4.2 缺少外部培训交流 |
| 4.4.3 营销费用考核限制 |
| 第5章 A电子商务公司精准营销策略建议 |
| 5.1 A电子商务公司实施精准营销的目标 |
| 5.2 基于目标市场定位的精准营销策略 |
| 5.2.1 借助用户画像做好市场细分 |
| 5.2.2 多维度定位目标客户 |
| 5.3 基于顾客需求导向的精准营销策略 |
| 5.3.1 顾客导向与竞争导向并行 |
| 5.3.2 顾客与企业双赢 |
| 5.4 基于多元化营销方式的精准营销策略 |
| 5.4.1 基于社会化营销的精准营销策略 |
| 5.4.2 基于搜索引擎的精准营销策略 |
| 5.5 基于精准营销系统的精准营销策略 |
| 5.5.1 基于平台建设的精准营销策略 |
| 5.5.2 基于用户信息建档的精准营销策略 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）生鲜电商用户持续购买意愿影响因素研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线图 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 生鲜电商相关研究综述 |
| 2.1.1 生鲜产品的定义及特点 |
| 2.1.2 生鲜电商的定义及供应链 |
| 2.1.3 我国生鲜电商行业发展现状及存在主要问题 |
| 2.1.4 国内外关于生鲜电商的研究现状 |
| 2.1.5 研究述评 |
| 2.2 持续购买意愿相关研究综述 |
| 2.2.1 持续购买意愿的含义 |
| 2.2.2 持续购买意愿相关理论介绍 |
| 2.2.3 用户持续购买意愿影响因素的研究现状 |
| 2.3 用户行为相关研究综述 |
| 2.3.1 用户行为的含义及特征 |
| 2.3.2 用户行为的相关理论 |
| 2.3.3 国内外有关电子商务模式下用户行为影响因素的研究 |
| 2.3.4 研究述评 |
| 2.3.5 生鲜电商用户需求分析 |
| 第3章 模型构建与假设提出 |
| 3.1 模型构建 |
| 3.2 变量定义 |
| 3.3 假设提出 |
| 3.3.1 需求-期望确认度与感知有用性、满意度 |
| 3.3.2 感知有用性、满意度与持续购买意愿 |
| 3.3.3 自我效能、转换成本、主观规范、替代者吸引与持续购买意愿 |
| 第4章 研究设计 |
| 4.1 研究变量的测量 |
| 4.2 问卷设计与预调研 |
| 4.2.1 问卷设计 |
| 4.2.2 预调研及问卷修正 |
| 4.3 问卷的正式调研 |
| 4.3.1 受访者的选择 |
| 4.3.2 问卷收集方法 |
| 4.4 数据分析方法 |
| 第5章 实证分析 |
| 5.1 描述性统计分析 |
| 5.1.1 样本的描述性统计分析 |
| 5.1.2 变量的描述性统计分析 |
| 5.2 信度分析 |
| 5.3 效度分析 |
| 5.3.1 验证性因素分析 |
| 5.3.2 收敛效度 |
| 5.3.3 区别效度 |
| 5.4 结构方程模型构建 |
| 5.4.1 模型分析 |
| 5.4.2 模型拟合度检验 |
| 5.4.3 假设检验 |
| 第6章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 对策建议 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）5G环境下LBS商业模式优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 问题提出 |
| 1.3 研究内容、方法及创新点 |
| 1.3.1 研究目的及意义 |
| 1.3.2 研究内容及方法 |
| 1.3.3 论文创新点 |
| 1.4 论文架构与章节安排 |
| 第二章 理论基础与文献综述 |
| 2.1 LBS技术及发展历程相关研究 |
| 2.1.1 LBS技术架构及理论 |
| 2.1.2 LBS数据结构与数据处理方法研究 |
| 2.1.3 LBS技术发展研究 |
| 2.2 LBS商业模式及发展历程相关研究 |
| 2.2.1 LBS商业模式相关研究 |
| 2.2.2 LBS商业模式发展历程 |
| 2.3 LBS用户隐私保护方法相关研究 |
| 2.3.1 LBS隐私保护技术相关研究 |
| 2.3.2 LBS隐私保护管理与立法相关研究 |
| 第三章 LBS商业模式特征及存在问题 |
| 3.1 5G环境下LBS商业模式特征分析 |
| 3.1.1 LBS商业模式分类 |
| 3.1.2 5G时代LBS商业模式特征 |
| 3.2 5G环境下LBS商业模式发展路径及趋势 |
| 3.2.1 5G环境下LBS商业模式发展路径分析 |
| 3.2.2 5G时代LBS商业模式前沿趋势研究 |
| 3.3 LBS商业模式风险评估及存在的问题 |
| 3.3.1 5G环境下LBS商业模式风险评估 |
| 3.3.2 5G环境下LBS商业模式存在的主要问题 |
| 第四章 LBS用户行为及其影响因素实证研究 |
| 4.1 LBS用户行为领域研究综述 |
| 4.2 LBS用户行为研究设计 |
| 4.2.1 研究假设 |
| 4.2.2 变量测量 |
| 4.2.3 研究方法 |
| 4.3 实证研究结果分析 |
| 4.3.1 样本的描述性统计 |
| 4.3.2 样本的信度与效度分析 |
| 4.3.3 实证检验分析 |
| 第五章 LBS精准营销商业模式优化研究 |
| 5.1 LBS精准营销商业模式优化设计 |
| 5.1.1 基于协同创新的LBS商业模式优化设计 |
| 5.1.2 LBS+O2O商业模式优化设计 |
| 5.1.3 基于LBS的反向团购商业模式 |
| 5.2 基于机器学习的LBS用户位置预测研究 |
| 5.2.1 位置预测服务研究背景 |
| 5.2.2 位置应用数据处理 |
| 5.2.3 位置预测研究方法 |
| 5.2.4 服务项目提升建议 |
| 5.3 基于平台化运营的LBS精准营销商业模式 |
| 5.3.1 LBS精准营销商业模式特征 |
| 5.3.2 5G环境下LBS精准营销平台原理 |
| 5.3.3 LBS精准营销平台优化设计 |
| 第六章 LBS用户隐私保护方法研究 |
| 6.1 5G环境下移动用户位置隐私保护方法研究 |
| 6.1.1 位置隐私保护研究现状 |
| 6.1.2 融合定位的隐私保护算法及性能分析 |
| 6.1.3 算法总结与未来研究重点 |
| 6.2 位置隐私信息管理与立法研究 |
| 6.2.1 个人位置信息概念及隐私信息泄露风险 |
| 6.2.2 国内外个人位置隐私信息法律保护现状 |
| 6.2.3 个人位置隐私信息安全管理模式研究 |
| 6.2.4 个人位置隐私信息保护立法建议 |
| 第七章 研究结论及展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（10）女性运动服饰消费者的自我概念与购买意愿研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 我国体育产业的增长与红利 |
| 1.1.2 女性运动服饰市场成为新金矿 |
| 1.1.3 自我概念对消费行为的影响 |
| 1.2 课题提出 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 现实意义 |
| 1.4 研究内容和方法 |
| 1.4.1 研究内容和撰写框架 |
| 1.4.2 技术路线图 |
| 1.4.3 研究方法 |
| 1.5 预期目标、创新点及难点 |
| 1.5.1 预期目标 |
| 1.5.2 创新点 |
| 1.5.3 研究的难点 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 文献综述与理论构架 |
| 2.1 自我概念相关理论 |
| 2.1.1 自我概念的定义 |
| 2.1.2 女性消费者自我概念 |
| 2.1.3 自我一致性与消费行为 |
| 2.2 消费者行为 |
| 2.2.1 消费者行为定义 |
| 2.2.2 消费者购买意愿 |
| 2.3 网络营销 |
| 2.3.1 网络营销 |
| 2.3.2 网络营销的信息形式分类 |
| 2.4 平面广告 |
| 2.4.1 平面广告定义 |
| 2.4.2 电子商务对平面广告影响 |
| 2.4.3 平面广告研究现状 |
| 2.5 广告文案 |
| 2.5.1 广告文案的定义 |
| 2.5.2 广告文案的发展 |
| 2.6 环境心理学模型 |
| 2.6.1 模型定义 |
| 2.6.2 研究进展 |
| 2.6.3 研究模型构建 |
| 2.7 文献启示与课题提出 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 平面广告对自我一致性与购买意愿的影响实验 |
| 3.1 实验前期准备 |
| 3.1.1 研究范围与定义 |
| 3.1.2 运动品牌线上平面广告调研 |
| 3.2 实验假设与研究模型 |
| 3.2.1 研究假设 |
| 3.2.2 理论模型结构图 |
| 3.3 实验方案与问卷设计 |
| 3.3.1 实验设计 |
| 3.3.2 量表设计 |
| 3.3.3 问卷预调研 |
| 3.3.4 正式问卷调研 |
| 3.4 基础实验数据分析 |
| 3.4.1 被试个人信息统计 |
| 3.4.2 问卷量表信度效度分析 |
| 3.4.3 因子分析 |
| 3.5 假设检验 |
| 3.5.1 双因素分析 |
| 3.5.2 相关分析 |
| 3.5.3 多元回归分析 |
| 3.5.4 中介效应分析 |
| 3.5.5 调节效应分析 |
| 3.6 实际模型结构图 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于5F模型的女性消费者自我概念分析 |
| 4.1 中国女性消费者自我概念结构描述 |
| 4.2 实验样本的自我概念分析 |
| 4.2.1 自我概念因子分析 |
| 4.2.2 自我概念描述性分析 |
| 4.2.3 消费者聚类 |
| 4.2.4 单因素多变量方差分析 |
| 4.3 基于5F模型的广告文案分析 |
| 4.3.1 国内市场的社交媒体营销 |
| 4.3.2 耐克新浪微博文案分析 |
| 4.3.3 阿迪达斯新浪微博文案分析 |
| 4.3.4 露露柠檬新浪微博文案分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 广告文案对自我一致性与购买意愿的影响研究 |
| 5.1 研究假设与研究模型 |
| 5.1.1 研究假设 |
| 5.1.2 理论模型结构图 |
| 5.2 问卷设计与数据收集 |
| 5.2.1 问卷结构与量表设计 |
| 5.2.2 问卷前测 |
| 5.2.3 正式问卷调研 |
| 5.3 问卷数据分析 |
| 5.3.1 样本人口统计特征 |
| 5.3.2 量表总体信效度分析 |
| 5.3.3 因子分析 |
| 5.5 模型拟合检验 |
| 5.5.1 以表现自我文案为自变量的多重中介 |
| 5.5.2 以发展自我文案为自变量的多重中介 |
| 5.5.3 以情感自我文案为自变量的多重中介 |
| 5.5.4 以心灵自我文案为自变量的多重中介 |
| 5.6 模型拟合结果分析 |
| 5.6.1 模型系数对比分析 |
| 5.6.2 中介效应检验结果分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 国产运动品牌网络图文营销现状与建议 |
| 6.1 品牌选择与品牌介绍 |
| 6.2 李宁网络图文营销现状 |
| 6.2.1 李宁的线上平面广告现状 |
| 6.2.2 李宁的社交媒体文案现状 |
| 6.3 安踏网络图文营销现状 |
| 6.3.1 安踏的线上平面广告现状 |
| 6.3.2 安踏的社交媒体营销现状 |
| 6.4 经典国产运动品牌图文营销优化建议 |
| 6.4.1 营销投入结构优化 |
| 6.4.2 平面广告优化 |
| 6.4.3 广告文案优化 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 研究局限 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录Ⅰ 平面广告对自我一致性与购买意愿的影响实验预问卷 |
| 附录Ⅱ 平面广告对自我一致性与购买意愿的影响实验正式问卷 |
| 附录Ⅲ 广告文案对自我一致性与购买意愿的影响调研问卷 |
| 攻读硕士学位期间学术经历及成果 |
| 致谢 |
四、电子商务概念与特点综述（论文参考文献）
- [1]社区电商用户复购行为预测及推荐算法研究[D]. 石力. 北京化工大学, 2021(02)
- [2]附属型跨境网购平台消费者信任的影响因素及作用机理研究[D]. 张赫楠. 吉林大学, 2021(01)
- [3]移动商务用户隐私信息披露风险因素及风险评估方法研究[D]. 张涛. 云南财经大学, 2021(09)
- [4]基于消费者视角的互联网保险接受机制研究[D]. 杨华. 西北大学, 2021(12)
- [5]移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究[D]. 曹越. 吉林大学, 2021(01)
- [6]电子商务对农户行为、县域经济发展影响的实证研究 ——以内蒙古为例[D]. 葛颖. 内蒙古农业大学, 2021(01)
- [7]A电子商务公司精准营销策略研究[D]. 孙德莉. 重庆工商大学, 2021(09)
- [8]生鲜电商用户持续购买意愿影响因素研究[D]. 树玮. 上海外国语大学, 2021(11)
- [9]5G环境下LBS商业模式优化研究[D]. 姜海洋. 北京邮电大学, 2021(01)
- [10]女性运动服饰消费者的自我概念与购买意愿研究[D]. 陈萍. 东华大学, 2021(09)