網(wǎng)上個(gè)性化推薦研究述評(píng)與展望

孫魯平，張麗君，汪　平（. 中央財(cái)經(jīng)大學(xué) 商學(xué)院，北京 0008；. 陜西師范大學(xué) 國際商學(xué)院，陜西 西安 709；. 浙江師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院、中非國際商學(xué)院，浙江 金華 004）

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網(wǎng)上個(gè)性化推薦研究述評(píng)與展望

孫魯平1，張麗君2，汪平3
（1. 中央財(cái)經(jīng)大學(xué) 商學(xué)院，北京 100081；2. 陜西師范大學(xué) 國際商學(xué)院，陜西 西安 710119；3. 浙江師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院、中非國際商學(xué)院，浙江 金華 321004）

摘要：在競(jìng)爭(zhēng)激烈的網(wǎng)上零售活動(dòng)中，為了提升消費(fèi)者的購物體驗(yàn)、培養(yǎng)顧客忠誠，越來越多的電子商務(wù)企業(yè)開始為顧客提供個(gè)性化商品推薦。目前個(gè)性化推薦相關(guān)文獻(xiàn)主要研究如何改進(jìn)推薦算法、提升推薦質(zhì)量，而關(guān)于個(gè)性化推薦與消費(fèi)者行為之間關(guān)系的研究相對(duì)較少。這導(dǎo)致學(xué)者和電子商務(wù)從業(yè)人員過于關(guān)注推薦算法本身，而忽略了推薦對(duì)消費(fèi)者和電子商務(wù)企業(yè)的影響。為了幫助學(xué)界和業(yè)界更好地認(rèn)識(shí)和理解個(gè)性化推薦及其研究脈絡(luò)，本文從個(gè)性化推薦的定義和分類、推薦算法和模型、個(gè)性化推薦與消費(fèi)者行為之間的關(guān)系這三個(gè)方面對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行了系統(tǒng)的梳理。與現(xiàn)有的相關(guān)文獻(xiàn)綜述不同，本文側(cè)重于探討個(gè)性化推薦與消費(fèi)者行為之間的關(guān)系，主要包括消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化推薦的評(píng)價(jià)及其影響因素以及個(gè)性化推薦對(duì)消費(fèi)者網(wǎng)上購買決策過程、決策結(jié)果的影響。最后，本文提出了將來的一些研究方向，供營銷和信息科學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者進(jìn)一步研究和探討。

關(guān)鍵詞：個(gè)性化推薦；網(wǎng)上購物行為；電子商務(wù)

張麗君（1980—），女，陜西師范大學(xué)國際商學(xué)院講師（通訊作者）；

汪平（1972—），男，浙江師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院、中非國際商學(xué)院講師。

一、引　言

隨著計(jì)算機(jī)和信息技術(shù)的不斷進(jìn)步，以互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)為代表的新媒體在近十多年里得到了迅猛發(fā)展，消費(fèi)者傳統(tǒng)的線下購物、社交、閱讀等行為正在向線上轉(zhuǎn)移。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心發(fā)布的最新數(shù)據(jù)，截至2015年12月，我國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)6.88億，互聯(lián)網(wǎng)普及率提升至50.3%?！鞍鹱稍儭卑l(fā)布的中國網(wǎng)購市場(chǎng)數(shù)據(jù)顯示，2014年我國網(wǎng)購市場(chǎng)交易規(guī)模達(dá)2.8萬億元，增長(zhǎng)了48.7%。隨著越來越多的企業(yè)進(jìn)入電子商務(wù)領(lǐng)域，網(wǎng)上零售業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)也日趨激烈。在當(dāng)前的市場(chǎng)環(huán)境中，電子商務(wù)企業(yè)僅僅通過優(yōu)化傳統(tǒng)的營銷決策變量（即營銷4P組合）已經(jīng)很難在競(jìng)爭(zhēng)中取勝。信息技術(shù)的快速發(fā)展正推動(dòng)著數(shù)據(jù)運(yùn)算和存儲(chǔ)能力的不斷提升，消費(fèi)者需求也更加多元化。在此背景下，電子商務(wù)企業(yè)開始利用大量的消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)來尋求提升利潤的新方法。近幾年，電子商務(wù)企業(yè)最常用的策略之一是向顧客提供個(gè)性化推薦，以改善消費(fèi)者的購物體驗(yàn)，進(jìn)而提升網(wǎng)站的交易額和利潤。目前，多數(shù)大型網(wǎng)上零售平臺(tái)，例如美國的亞馬遜、Barnes & Noble、Netflix等，中國的京東商城、1號(hào)店、紅孩子商城等，均在為其顧客提供個(gè)性化推薦。

個(gè)性化推薦相關(guān)研究最早起源于計(jì)算機(jī)和信息科學(xué)領(lǐng)域，該領(lǐng)域的學(xué)者們致力于改進(jìn)個(gè)性化推薦算法、提高推薦的準(zhǔn)確性。隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，電子商務(wù)企業(yè)改善用戶體驗(yàn)的需求日趨增強(qiáng)，統(tǒng)計(jì)、營銷等相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者們也開始從不同的角度研究個(gè)性化推薦策略，使個(gè)性化推薦成為跨學(xué)科的前沿研究方向之一。計(jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域主要關(guān)注個(gè)性化推薦的算法和模型，而營銷和信息系統(tǒng)領(lǐng)域更加關(guān)注個(gè)性化推薦是否及如何影響消費(fèi)者行為。

近年來，國內(nèi)外學(xué)者對(duì)個(gè)性化推薦研究越來越重視，很多學(xué)者對(duì)相關(guān)研究的進(jìn)展進(jìn)行了歸納和總結(jié)。但這些研究綜述主要集中在個(gè)性化推薦算法和模型及其效果評(píng)價(jià)等方面（吳麗花和劉魯，2006；許海玲等，2009；劉建國等，2009a；劉建國等，2009b；王國霞和劉賀平，2012；Lü等，2012；Bobadilla等，2013；安維等，2013），較少從消費(fèi)者視角探討個(gè)性化推薦策略的影響。鑒于此，本文從個(gè)性化推薦的定義和分類、算法和模型，以及與消費(fèi)者行為之間的關(guān)系等方面，對(duì)不同領(lǐng)域的研究進(jìn)行了較為系統(tǒng)的梳理。圖1呈現(xiàn)了這幾類文獻(xiàn)的內(nèi)在邏輯聯(lián)系。

本文旨在幫助學(xué)者及從業(yè)人員更好地了解個(gè)性化推薦研究的脈絡(luò)、進(jìn)展和未來方向。需要指出的是，本文著重對(duì)個(gè)性化推薦與消費(fèi)者行為的關(guān)系進(jìn)行了梳理和總結(jié)，并提出了將來的一些研究方向。個(gè)性化推薦與消費(fèi)者行為之間的關(guān)系研究可以分為兩大類：第一類探討消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化推薦及推薦系統(tǒng)的評(píng)價(jià)及其影響因素；第二類探討個(gè)性化推薦對(duì)消費(fèi)者決策過程和決策結(jié)果的影響，包括消費(fèi)者的信息搜尋行為、產(chǎn)品偏好、決策質(zhì)量以及決策滿意度等。本文在第四、第五部分將分別對(duì)上述內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)闡述。

二、個(gè)性化推薦的定義和類型

（一）個(gè)性化推薦的定義

個(gè)性化推薦是電子商務(wù)企業(yè)廣泛采用的個(gè)性化營銷策略之一，它是指電子商務(wù)網(wǎng)站根據(jù)消費(fèi)者之前的評(píng)分、瀏覽、購買或搜索歷史等行為數(shù)據(jù)以及相似消費(fèi)者的歷史行為數(shù)據(jù)推測(cè)目標(biāo)消費(fèi)者的需求和偏好，然后在目標(biāo)消費(fèi)者訪問網(wǎng)站時(shí)為其推薦或展示一組他們可能喜歡的商品或服務(wù)（孫魯平等，2011；Bobadilla等，2013）。由于不同消費(fèi)者在購物網(wǎng)站的評(píng)分、瀏覽、購買和搜索歷史等都不相同，因此，在每位消費(fèi)者訪問網(wǎng)站時(shí)，網(wǎng)站向其展示的推薦商品也各不相同。個(gè)性化推薦系統(tǒng)不僅能夠幫助消費(fèi)者發(fā)現(xiàn)他們感興趣的商品，改善顧客的購物體驗(yàn)，提高顧客的忠誠度，同時(shí)還能增加交叉銷售機(jī)會(huì)，因而成為電子商務(wù)企業(yè)重要的競(jìng)爭(zhēng)工具之一（Srinivasan等，2002；Pathak等，2010）。

圖1　研究框架：個(gè)性化推薦系統(tǒng)的組成、分類及與消費(fèi)者行為的關(guān)系

一般來說，個(gè)性化推薦由智能推薦系統(tǒng)產(chǎn)生，它是為消費(fèi)者生成和展示其最可能喜歡的商品列表的過程。如圖1所示，這個(gè)過程包括數(shù)據(jù)輸入、個(gè)性化推薦算法和推薦列表輸出三個(gè)步驟（Herlocker等，2004；刑星，2013）。數(shù)據(jù)輸入是獲取消費(fèi)者特征、偏好及行為等信息并用于推薦的過程，個(gè)性化推薦算法則用于為個(gè)體消費(fèi)者建立偏好模型，而推薦列表輸出即根據(jù)偏好模型向消費(fèi)者展示不同的商品。

（二）個(gè)性化推薦的類型

采用不同的標(biāo)準(zhǔn)，個(gè)性化推薦可以劃分為不同的類型。根據(jù)用于產(chǎn)生推薦的數(shù)據(jù)類型的不同，可以分為基于顯式反饋（explicit feedback）的個(gè)性化推薦和基于隱式反饋（implicit feedback）的個(gè)性化推薦。根據(jù)產(chǎn)生個(gè)性化推薦所采用算法的不同，可以分為基于內(nèi)容的推薦、基于協(xié)同過濾的推薦和混合推薦（Goldberg等，1992）。

1. 基于顯式反饋的個(gè)性化推薦和基于隱式反饋的個(gè)性化推薦。個(gè)性化推薦系統(tǒng)將消費(fèi)者反饋信息作為輸入數(shù)據(jù)，為消費(fèi)者提供高質(zhì)量的推薦（Lee和Brusilovsky，2009；印鑒等，2014）。消費(fèi)者反饋信息即能夠揭示消費(fèi)者偏好和興趣的數(shù)據(jù)，具體可以分為兩大類：第一類是顯式反饋，是指由消費(fèi)者提供的揭示其偏好或行為傾向的數(shù)據(jù)，例如對(duì)產(chǎn)品的評(píng)分和評(píng)論等信息；第二類是隱式反饋，是指消費(fèi)者未直接表示的、在不打擾消費(fèi)者正常活動(dòng)的情況下收集的消費(fèi)者偏好或行為傾向數(shù)據(jù)，例如網(wǎng)頁瀏覽、鼠標(biāo)點(diǎn)擊等。

基于顯式反饋的個(gè)性化推薦系統(tǒng)通常需要消費(fèi)者提供他們對(duì)商品的偏好信息才能提供個(gè)性化推薦。例如，某些推薦系統(tǒng)需要消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的屬性水平和屬性重要性進(jìn)行評(píng)分，然后才能產(chǎn)生個(gè)性化推薦（Zhen等，2009；Ma等，2011；Wu等，2012）。這個(gè)過程需要消費(fèi)者付出額外的努力，一方面容易引起消費(fèi)者的反感，另一方面消費(fèi)者一般也沒有動(dòng)力為產(chǎn)品評(píng)分，因此，對(duì)于電子商務(wù)網(wǎng)站來說獲取這類數(shù)據(jù)并不容易。

基于隱式反饋的個(gè)性化推薦系統(tǒng)在消費(fèi)者不易察覺的情況下記錄其行為和偏好，一般不需要消費(fèi)者提供關(guān)于產(chǎn)品屬性偏好和屬性重要性的信息就可以提供推薦（Kim和Chan，2008；Joachims等，2005）。這類個(gè)性化推薦的優(yōu)點(diǎn)在于提供推薦時(shí)不需要消費(fèi)者回答任何問題，消費(fèi)者在接收推薦時(shí)不會(huì)感覺到被打擾，因此，基于隱式反饋的推薦系統(tǒng)在電子商務(wù)中應(yīng)用較為廣泛。這類個(gè)性化推薦可以進(jìn)一步劃分為基于正面反饋的個(gè)性化推薦和基于負(fù)面反饋的個(gè)性化推薦，前者?；跒g覽、收藏等揭示消費(fèi)者產(chǎn)品偏好的信息進(jìn)行推薦，而后者則基于消費(fèi)者不喜歡某些產(chǎn)品的信息進(jìn)行推薦，例如刪除、跳轉(zhuǎn)等信息（Lee和Brusilovsky，2009）。

2. 基于內(nèi)容的個(gè)性化推薦、基于協(xié)同過濾的個(gè)性化推薦和混合推薦。根據(jù)推薦算法的不同，個(gè)性化推薦可以劃分為基于內(nèi)容的個(gè)性化推薦、基于協(xié)同過濾的個(gè)性化推薦和混合推薦（Balabanovi?和Shoham，1997；Ariely等，2004；Adomavicius和Tuzhilin，2005）?；趦?nèi)容的推薦根據(jù)商品特征和消費(fèi)者的購買歷史進(jìn)行，不依賴其他消費(fèi)者的偏好信息（Pazzani和Billsus，1997；Centeno等，1999），這類推薦算法會(huì)尋找與消費(fèi)者喜歡或購買的商品具有相似特征或?qū)傩缘纳唐愤M(jìn)行推薦?；趦?nèi)容的個(gè)性化推薦系統(tǒng)首先根據(jù)消費(fèi)者的歷史偏好建立消費(fèi)者配置文件，然后比較商品和消費(fèi)者配置文件的相似度，并向消費(fèi)者推薦一些與其配置文件最相似的商品。例如，在電影推薦中，推薦系統(tǒng)首先根據(jù)消費(fèi)者評(píng)分較高的電影的共性（風(fēng)格、導(dǎo)演、主演等）為其建立配置文件，然后向消費(fèi)者推薦一些與其配置文件最相似的電影（Adomavicius和Tuzhilin，2005）。

基于協(xié)同過濾的推薦一般不對(duì)商品的內(nèi)容或特征進(jìn)行分析，而是利用其他消費(fèi)者對(duì)商品的評(píng)分或隱式反饋數(shù)據(jù)來向當(dāng)前的消費(fèi)者進(jìn)行推薦。目前，基于協(xié)同過濾的個(gè)性化推薦在電子商務(wù)中的應(yīng)用最為廣泛，其基本原理類似于消費(fèi)者的口碑推薦，即利用其他相似消費(fèi)者喜歡的商品來向當(dāng)前的消費(fèi)者進(jìn)行推薦（Ansari等，2000）?；趨f(xié)同過濾的推薦又可以進(jìn)一步劃分為基于記憶（memory-based）的協(xié)同過濾推薦和基于模型（model-based）的協(xié)同過濾推薦（Breese等，1998）。

基于記憶的協(xié)同過濾推薦通過計(jì)算消費(fèi)者或產(chǎn)品的相似度進(jìn)行預(yù)測(cè)和推薦，又可以分為基于用戶和基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾推薦（Karypis，2001）。基于用戶的協(xié)同過濾推薦根據(jù)不同消費(fèi)者在行為或偏好上的相似性進(jìn)行推薦。該算法首先識(shí)別與目標(biāo)消費(fèi)者具備相似偏好的消費(fèi)者，然后推薦這些消費(fèi)者喜歡但是目標(biāo)消費(fèi)者尚不知曉的商品（Herlocker等，2004）。基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾推薦則根據(jù)產(chǎn)品間的相似性或關(guān)聯(lián)性進(jìn)行推薦（Deshpande和Karypis，2004），推薦系統(tǒng)為目標(biāo)消費(fèi)者推薦一些與其已評(píng)價(jià)、瀏覽或購買的商品關(guān)聯(lián)性或相似性較高的商品。

基于模型的協(xié)同過濾推薦通過聚類分析（Ungar和Foster，1998）、貝葉斯模型（Chen和George，1999）、線性回歸（Sarwar等，2001）等方法建立消費(fèi)者偏好模型，并用該模型生成個(gè)性化推薦。還有一些營銷學(xué)者建立了更為復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)模型，但這些基于模型的方法響應(yīng)速度相對(duì)較慢，難以實(shí)時(shí)地為大量消費(fèi)者生成個(gè)性化推薦（Deshpande和Karypis，2004）。

基于內(nèi)容的推薦和基于協(xié)同過濾的推薦都存在一些缺點(diǎn)（Balabanovi?和Shoham，1997；Ungar和Foster，1998），例如，不適用于復(fù)雜產(chǎn)品的推薦、存在“冷啟動(dòng)”問題等?；旌贤扑]則結(jié)合了以上兩種推薦方法，推薦的準(zhǔn)確率更高（Balabanovi?和Shoham，1997；劉建國等，2009b）。在第三部分，本文將簡(jiǎn)要地梳理個(gè)性化推薦算法和模型。

三、個(gè)性化推薦算法和模型

個(gè)性化推薦算法和模型相關(guān)研究致力于提升推薦質(zhì)量，最新研究進(jìn)展集中在計(jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域。這些研究假設(shè)消費(fèi)者具有完備、穩(wěn)定的產(chǎn)品偏好，將生成個(gè)性化推薦的過程視為預(yù)測(cè)目標(biāo)消費(fèi)者產(chǎn)品偏好或效用的問題，通過提出復(fù)雜的算法、統(tǒng)計(jì)模型或設(shè)計(jì)更好的推薦引擎來提高推薦商品和消費(fèi)者偏好之間的契合度。

1. 基于內(nèi)容的推薦算法。如前文所述，按照推薦算法的不同，個(gè)性化推薦可以分為基于內(nèi)容的推薦、基于協(xié)同過濾的推薦和混合推薦。基于內(nèi)容的推薦常用于對(duì)新聞、博客、網(wǎng)頁等商品的推薦，經(jīng)常采用的方法包括詞頻—倒排文檔頻率（Resnick和Varian，1997；劉建國等，2009b）、聚類分析法、貝葉斯分類算法（Mooney等，1998）等。最近有些學(xué)者根據(jù)物理學(xué)的框架將萬有引力定律引入個(gè)性化推薦，這些算法可以根據(jù)用戶的偏好進(jìn)行個(gè)性化推薦（王國霞等，2015）?？偟膩碚f，這類推薦算法的優(yōu)點(diǎn)在于可以為用戶推薦新商品，但不適合復(fù)雜商品的推薦。

2. 協(xié)同過濾算法。協(xié)同過濾算法利用相似消費(fèi)者的偏好生成個(gè)性化推薦，常用“最近鄰居”法（Resnick等，1994）、聚類分析法、數(shù)據(jù)降維法（Sarwar等，2000）、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法（Breese等，1998）等方法。很多學(xué)者通過改進(jìn)該算法中的相似性測(cè)量來提升推薦效果。鄧愛林等（2003）用兩個(gè)用戶評(píng)分的并集計(jì)算用戶相似性，提出了基于項(xiàng)目評(píng)分預(yù)測(cè)的協(xié)同過濾法，而李聰?shù)龋?008）將用戶進(jìn)一步區(qū)分為無推薦能力和有推薦能力兩類，并且只利用有推薦能力的用戶計(jì)算相似性。數(shù)據(jù)降維和奇異值分解也是協(xié)同過濾的常用方法（Lü等，2012）。孫小華等（2006）提出了Pear-After-SVD法，先用奇異值分解（singular value decomposition）對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)估，再用皮爾森相關(guān)系數(shù)識(shí)別“最近鄰居”，從而提高了推薦質(zhì)量。此外，一些學(xué)者還提出了概率矩陣分解（Salakhutdinov和Mnih，2008a）和貝葉斯概率矩陣分解（Salakhutdinov和Mnih，2008b）等方法。近些年，學(xué)者們還將其他一些方法引入?yún)f(xié)同過濾推薦以提升推薦質(zhì)量。例如，圖論（Huang等，2004）、支持向量機(jī)（李婧，2013）、博弈論模型（馮智明，2013；楊阿祧等，2015）等，均曾被學(xué)者們引入?yún)f(xié)同過濾推薦算法。

3. 混合推薦算法。協(xié)同過濾算法的局限性在于容易受到數(shù)據(jù)或偏好信息缺失的影響，且對(duì)新商品和新用戶的推薦效果不佳?；旌贤扑]結(jié)合了基于內(nèi)容的推薦和基于協(xié)同過濾的推薦這兩種方法（許海玲等，2009），常采用線性組合、投票機(jī)制（Pazzani，1999）等方法。一些新的方法，例如圖論、支持向量機(jī)等也可以用于混合推薦系統(tǒng)（Huang等，2004）。這類推薦算法兼?zhèn)湟陨蟽深愅扑]算法的優(yōu)點(diǎn)，但運(yùn)算量較大，推薦過程也更為復(fù)雜。

4. 統(tǒng)計(jì)模型。營銷領(lǐng)域的一些研究還為個(gè)性化推薦建立了統(tǒng)計(jì)模型，他們?yōu)樵擃I(lǐng)域研究做出了重要貢獻(xiàn)，但這些模型往往較為復(fù)雜，難以實(shí)時(shí)生成個(gè)性化推薦，因此，目前在業(yè)界的應(yīng)用相對(duì)較少。Chen和George（1999）開創(chuàng)了這方面研究的先河，他們將貝葉斯混合模型用于美國Each Movie網(wǎng)站的電影評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，實(shí)證研究表明該模型比Sarwar等（2000）提出的“最近鄰居法”推薦效果更好。在此基礎(chǔ)上，Ansari等（2000）同時(shí)將消費(fèi)者特征和產(chǎn)品特征的固定與隨機(jī)效應(yīng)引入分層貝葉斯模型，達(dá)到了比一般協(xié)同過濾算法更好的推薦質(zhì)量。Ying等（2006）同樣采用消費(fèi)者的產(chǎn)品評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，進(jìn)一步提出消費(fèi)者產(chǎn)品評(píng)分的缺失并不是隨機(jī)產(chǎn)生的。在這個(gè)假設(shè)的基礎(chǔ)上，他們采用概率模型同時(shí)對(duì)評(píng)分缺失的機(jī)制和觀測(cè)到的產(chǎn)品評(píng)分建立模型，并采用實(shí)證數(shù)據(jù)證明該模型具有更高的推薦質(zhì)量。此外，還有一些學(xué)者采用消費(fèi)者購買數(shù)據(jù)建立個(gè)性化推薦模型。例如，Bodapati（2008）使用交易數(shù)據(jù)建立了雙重潛類別模型，不僅考慮了消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的知曉和購買，還引入了消費(fèi)者和產(chǎn)品的異質(zhì)性，該模型的樣本外預(yù)測(cè)誤差比一般推薦算法或二元回歸模型要低。

此外，還有一些研究致力于設(shè)計(jì)更好的推薦系統(tǒng)來解決“冷啟動(dòng)”、信息缺失等問題，以提高推薦質(zhì)量。De Bruyn等（2008）設(shè)計(jì)了一個(gè)采用逐步成分回歸法的個(gè)性化推薦系統(tǒng)，可以為新用戶提供個(gè)性化推薦，試圖解決個(gè)性化推薦中常見的“冷啟動(dòng)”問題。相對(duì)于整體輪廓的聯(lián)合分析法（full-profile conjoint analysis），該推薦系統(tǒng)只需要詢問較少且容易回答的問題就可以為消費(fèi)者提供高質(zhì)量的個(gè)性化推薦。類似地，Chung等（2009）設(shè)計(jì)了自適應(yīng)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過消費(fèi)者聽每首歌的時(shí)長(zhǎng)來了解其歌曲偏好，并隨時(shí)間推移不斷更新消費(fèi)者的歌曲推薦列表。

綜上所述，與個(gè)性化推薦算法和模型相關(guān)的現(xiàn)有研究致力于提升個(gè)性化推薦質(zhì)量，這些研究均將推薦質(zhì)量界定為推薦商品與消費(fèi)者偏好的契合度，一般采用均方誤差（mean squared error，MSE）來對(duì)其進(jìn)行測(cè)量，均方誤差越低，則推薦質(zhì)量越高。然而，近幾年一些學(xué)者還提出，個(gè)性化推薦不能只根據(jù)消費(fèi)者的歷史行為（即喜歡哪些商品）進(jìn)行，而要同時(shí)兼顧消費(fèi)者對(duì)多樣化、新穎性的尋求。也就是說，推薦算法和模型應(yīng)該為消費(fèi)者推薦一些其之前沒有嘗試過的產(chǎn)品類型，這樣的個(gè)性化推薦可能會(huì)給消費(fèi)者帶來驚喜，從而提升顧客的購物體驗(yàn)（劉建國等，2009a；Lü等，2012）。

四、消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化推薦的評(píng)價(jià)及其影響因素

關(guān)于消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化推薦及推薦系統(tǒng)的評(píng)價(jià)及其影響因素的研究主要集中在信息系統(tǒng)領(lǐng)域，這類研究將個(gè)性化推薦系統(tǒng)視為一種新的信息技術(shù)，通常以Davis（1989）的信息技術(shù)采納模型（TAM）為理論框架，研究感知有用性（perceived usefulness）和感知易用性（perceived ease of use）等因素如何影響消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的采納和評(píng)價(jià)。此外，消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的采用意向和行為還受到信任（trust）、滿意度（satisfaction）等中介變量的影響。Martínez-López等（2015）發(fā)現(xiàn)，信任和感知有用性是決定消費(fèi)者是否采用個(gè)性化推薦系統(tǒng)的重要前因，這也是相關(guān)研究關(guān)注信任、感知有用性、感知易用性等變量的原因。

消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化推薦的采納和評(píng)價(jià)受多種因素的影響，背后的作用機(jī)制也較為復(fù)雜。具體來說，學(xué)者們進(jìn)一步研究了消費(fèi)者特征、產(chǎn)品特征、個(gè)性化推薦系統(tǒng)的特征等因素如何影響消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化推薦的評(píng)價(jià)。

（一）消費(fèi)者特征的影響

1. 消費(fèi)者知識(shí)。消費(fèi)者行為學(xué)相關(guān)研究表明，產(chǎn)品知識(shí)水平的高低會(huì)影響消費(fèi)者決策過程的諸多方面（Alba和Hutchinson，1987）。消費(fèi)者的產(chǎn)品知識(shí)也會(huì)影響他們對(duì)不同類型推薦系統(tǒng)的反應(yīng)或評(píng)價(jià)。一般來說，產(chǎn)品知識(shí)較多的消費(fèi)者更可能對(duì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)產(chǎn)生不滿，而且更少依賴推薦系統(tǒng)來做購買決策（Yoon等，2013）。前人的研究還發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)者的產(chǎn)品類別知識(shí)與其對(duì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的感知易用性和感知有用性具有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系（Kamis和Davern，2004），也就是說，產(chǎn)品類別知識(shí)越多，消費(fèi)者就越依賴自己的產(chǎn)品知識(shí)來進(jìn)行決策，對(duì)推薦系統(tǒng)感知易用性和感知有用性的評(píng)價(jià)也就越低。此外，消費(fèi)者知識(shí)與個(gè)性化推薦系統(tǒng)的特征還可能存在交互作用。Pereira （2000）發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)品類別知識(shí)較多的消費(fèi)者對(duì)基于內(nèi)容的個(gè)性化推薦系統(tǒng)的評(píng)價(jià)更正面，表現(xiàn)為更加信任和滿意，而產(chǎn)品類別知識(shí)較少的消費(fèi)者則對(duì)基于協(xié)同過濾的個(gè)性化推薦系統(tǒng)的評(píng)價(jià)更正面。

2. 消費(fèi)者對(duì)推薦系統(tǒng)的熟悉程度。消費(fèi)者對(duì)推薦系統(tǒng)的熟悉程度指消費(fèi)者所積累的與推薦系統(tǒng)的使用相關(guān)的直接和間接經(jīng)驗(yàn)的總和。消費(fèi)者行為學(xué)研究表明，熟悉是建立信任的必要條件（McKnight等，1998）。類似地，熟悉程度的提升將強(qiáng)化和增進(jìn)消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的信任。Komiak和Benbasat（2006）發(fā)現(xiàn)，對(duì)推薦系統(tǒng)的熟悉可以提高消費(fèi)者對(duì)推薦系統(tǒng)的信任，熟悉程度是影響消費(fèi)者使用和評(píng)價(jià)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的重要因素。陳明亮和蔡日梅（2009）針對(duì)中國消費(fèi)者的研究也表明，消費(fèi)者對(duì)推薦形式和推薦原理越熟悉，對(duì)推薦系統(tǒng)的信任度就越高，個(gè)性化推薦對(duì)其決策過程的影響也就越大。

（二）產(chǎn)品特征的影響

根據(jù)消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量或?qū)傩缘牧私馇兰霸u(píng)價(jià)方式的不同，產(chǎn)品大致可以分為搜尋型和體驗(yàn)型兩類（Nelson，1970）。產(chǎn)品類型不同，消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的評(píng)價(jià)和反應(yīng)就不同。通常，個(gè)性化推薦系統(tǒng)可以為消費(fèi)者提供有關(guān)產(chǎn)品的一些有價(jià)值的信息（如文字描述、圖片等），從而幫助消費(fèi)者更好地判斷和衡量產(chǎn)品屬性，進(jìn)而提升消費(fèi)者感知的有用性。Aggarwal和Vaidyanathan（2003）發(fā)現(xiàn)，相較于體驗(yàn)型產(chǎn)品，消費(fèi)者認(rèn)為搜尋型產(chǎn)品的個(gè)性化推薦更有用。但另一方面，也有研究表明，相對(duì)于搜尋型產(chǎn)品，消費(fèi)者對(duì)體驗(yàn)型產(chǎn)品的個(gè)性化推薦評(píng)價(jià)更高，此時(shí)推薦對(duì)消費(fèi)者的影響更大（Senecal和Nantel，2004）。其原因在于，消費(fèi)者在做出有關(guān)搜尋型產(chǎn)品的決策時(shí)更傾向于依靠自己的判斷，而在做出有關(guān)體驗(yàn)型產(chǎn)品的決策時(shí)更傾向于借鑒他人的判斷，因此在做出后一種決策時(shí)更容易受到推薦的影響（King和Balasubramanian，1994）。

（三）個(gè)性化推薦系統(tǒng)特征的影響

1. 生成推薦所采用數(shù)據(jù)的收集方式。推薦的生成需要對(duì)消費(fèi)者反饋信息進(jìn)行深入的挖掘和分析，以使個(gè)性化推薦更加契合消費(fèi)者的偏好。相較于評(píng)分、評(píng)價(jià)等顯式反饋數(shù)據(jù)，隱式反饋數(shù)據(jù)的收集不需要消費(fèi)者付出認(rèn)知努力，也不會(huì)造成任何干擾，因而消費(fèi)者對(duì)基于隱式反饋的推薦系統(tǒng)感知易用性和滿意度更高（Xiao和Benbasat，2007）。但需要指出的是，隱式反饋數(shù)據(jù)的收集也可能會(huì)引起一些消費(fèi)者對(duì)個(gè)人信息泄露和隱私安全的擔(dān)憂，從而影響消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化推薦的反應(yīng)或評(píng)價(jià)（Chellappa和Sin，2005）。就顯式反饋數(shù)據(jù)的收集而言，降低消費(fèi)者在這個(gè)過程中的認(rèn)知負(fù)擔(dān)和認(rèn)知困難可以提升消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的感知易用性和滿意度。Kramer（2007）的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，測(cè)量消費(fèi)者偏好時(shí)所采用的任務(wù)透明度越高，越有利于消費(fèi)者更好地理解和認(rèn)識(shí)自身的偏好，進(jìn)而使他們對(duì)個(gè)性化推薦的感知契合度和評(píng)價(jià)更高。

2. 推薦算法。推薦系統(tǒng)生成推薦所采用的算法不同，消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化推薦的反應(yīng)就不同。Schafer等（2002）發(fā)現(xiàn)，相較于僅采用協(xié)同過濾算法的推薦系統(tǒng)，消費(fèi)者更信任混合推薦系統(tǒng)，對(duì)混合推薦系統(tǒng)的感知有用性評(píng)價(jià)也更高。此外，推薦算法的作用還會(huì)受到某些消費(fèi)者特征的調(diào)節(jié)。Pereira（2000）發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)品類別知識(shí)較多的消費(fèi)者對(duì)基于內(nèi)容的推薦評(píng)價(jià)更高，而產(chǎn)品類別知識(shí)較少的消費(fèi)者對(duì)協(xié)同過濾推薦評(píng)價(jià)更高。Ariely等（2004）系統(tǒng)地比較了基于內(nèi)容的個(gè)性化推薦與基于協(xié)同過濾的個(gè)性化推薦，他們發(fā)現(xiàn)，基于內(nèi)容的個(gè)性化推薦在消費(fèi)者偏好較為穩(wěn)定時(shí)推薦效果更好；并且，當(dāng)消費(fèi)者的效用函數(shù)發(fā)生改變時(shí)，基于內(nèi)容的個(gè)性化推薦的推薦質(zhì)量受到的影響相對(duì)較小。

3. 推薦商品的展示。推薦商品展示的內(nèi)容和形式會(huì)影響消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化推薦的評(píng)價(jià)。如果推薦列表中包含消費(fèi)者熟悉的產(chǎn)品，消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的信任程度就更高，而推薦商品時(shí)提供具體的產(chǎn)品信息也有助于提升消費(fèi)者的信任程度（Sinha和Swearingen，2001）。同時(shí)，推薦商品列表導(dǎo)航和布局越簡(jiǎn)潔、清楚、易用，消費(fèi)者的感知易用性、感知有用性和滿意度就越高（Xiao和Benbasat，2007）。此外，從構(gòu)造偏好（constructive preference）的視角來看，消費(fèi)者的偏好在很大程度上受情境因素的影響（Bettman等，1998）。Simonson（2005）指出給同一組推薦商品貼上不同的標(biāo)簽會(huì)影響消費(fèi)者對(duì)這些推薦的反應(yīng)。Kramer等（2007）的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，給同一組推薦商品分別貼上“基于其他相似消費(fèi)者”和“基于個(gè)人偏好”的推薦標(biāo)簽時(shí)，相對(duì)于“基于其他相似消費(fèi)者”的推薦，獨(dú)立取向（依存取向）消費(fèi)者更喜歡（更不喜歡）“基于個(gè)人偏好”的推薦。

4. 交互過程。與個(gè)性化推薦系統(tǒng)的交互過程也會(huì)影響消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的評(píng)價(jià)和采用行為。Al-Natour等（2008）發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)者對(duì)推薦系統(tǒng)決策過程的感知相似性可以顯著地提升他們對(duì)推薦系統(tǒng)的感知有用性和信任水平，對(duì)決策結(jié)果的感知相似性也能顯著地提高他們對(duì)推薦系統(tǒng)的信任水平，但這一影響主要是通過提升決策過程的感知相似性發(fā)揮作用的。Wang和Benbasat（2004）指出，向消費(fèi)者解釋推薦生成的內(nèi)在邏輯有助于提高他們對(duì)推薦系統(tǒng)的信任水平。Bechwati和Xia（2003）還發(fā)現(xiàn)，在搜索產(chǎn)品的交互過程中告知消費(fèi)者搜索進(jìn)程，可以使消費(fèi)者認(rèn)為該系統(tǒng)為其節(jié)省了更多的搜尋努力，進(jìn)而能夠提升消費(fèi)者對(duì)搜索過程的滿意度和評(píng)價(jià)。不僅如此，Dabholkar和Sheng（2012）的研究還表明，消費(fèi)者在個(gè)性化推薦中的參與程度越高，他們對(duì)個(gè)性化推薦的滿意度和信任度就越高。

五、個(gè)性化推薦對(duì)消費(fèi)者決策過程和決策結(jié)果的影響

個(gè)性化推薦系統(tǒng)生成的商品推薦對(duì)消費(fèi)者決策具有重要的影響。相關(guān)研究表明，與傳統(tǒng)的商品推薦來源相比，推薦系統(tǒng)或虛擬導(dǎo)購生成的商品推薦對(duì)消費(fèi)者決策的影響更大。Senecal和Nantel（2004）對(duì)比了三種不同來源的推薦對(duì)消費(fèi)者選擇行為的影響，他們發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于來自“專家”和“其他消費(fèi)者”的推薦，來自“推薦系統(tǒng)”或虛擬導(dǎo)購的推薦對(duì)消費(fèi)者選擇決策的影響更大。Urban和Hauser（2004）針對(duì)汽車行業(yè)的研究也發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于經(jīng)銷商或銷售人員的推薦，消費(fèi)者對(duì)虛擬導(dǎo)購?fù)扑]的商品購買可能性要高4倍多。

近年來，很多營銷學(xué)者將研究重點(diǎn)轉(zhuǎn)向個(gè)性化推薦對(duì)消費(fèi)者決策的影響。消費(fèi)者行為學(xué)相關(guān)理論指出，由于信息過載和認(rèn)知資源有限，消費(fèi)者往往將行為決策簡(jiǎn)化為“瀏覽—考慮”兩階段過程（Payne等，1988；Roberts和Lattin，1991）。在瀏覽階段（又稱為篩選階段），消費(fèi)者搜索感興趣的商品信息，并選擇一些喜歡的商品組成選擇集。在考慮階段（又稱為選擇階段），消費(fèi)者仔細(xì)地評(píng)價(jià)和比較選擇集中的商品并選擇一個(gè)進(jìn)行購買。在網(wǎng)絡(luò)購物環(huán)境中，信息過載和認(rèn)知資源有限的沖突變得尤為明顯，因此，個(gè)性化推薦可能對(duì)這兩個(gè)決策階段的消費(fèi)者行為都會(huì)產(chǎn)生較大的影響，例如影響消費(fèi)者的信息搜尋行為、產(chǎn)品偏好、價(jià)格敏感度以及決策質(zhì)量和決策滿意度等（H?ubl和Trifts，2000；Bechwati和Xia，2003；H?ubl和Murray，2006）。表1簡(jiǎn)要梳理了關(guān)于個(gè)性化推薦對(duì)消費(fèi)者決策影響的主要實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)。

1. 信息搜尋過程。個(gè)性化推薦顯著地影響消費(fèi)者的信息搜尋過程。H?ubl和Trifts（2000）采用實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)研究了交互式?jīng)Q策輔助工具（包括個(gè)性化推薦系統(tǒng)和對(duì)比矩陣）對(duì)消費(fèi)者決策的影響，他們發(fā)現(xiàn)，使用個(gè)性化推薦系統(tǒng)會(huì)顯著地降低消費(fèi)者所考慮或搜尋的產(chǎn)品數(shù)量。然而，還有一些學(xué)者發(fā)現(xiàn)，個(gè)性化推薦系統(tǒng)在一些情況下可能會(huì)增加消費(fèi)者考慮的產(chǎn)品數(shù)量（Pereira，2001）。研究結(jié)論的這些矛盾可能是由于學(xué)者們研究的產(chǎn)品類別不同造成的。Swaminathan（2003）的實(shí)證研究表明，個(gè)性化推薦對(duì)消費(fèi)者搜尋產(chǎn)品數(shù)量的影響受產(chǎn)品復(fù)雜度的調(diào)節(jié)，對(duì)于復(fù)雜度低的產(chǎn)品，個(gè)性化推薦會(huì)顯著減少消費(fèi)者的信息搜索量，而對(duì)于復(fù)雜度高的產(chǎn)品，個(gè)性化推薦反而會(huì)提高消費(fèi)者的信息搜索量。更為重要的是，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)，個(gè)性化推薦還會(huì)影響消費(fèi)者在信息搜尋過程中的決策模式。Dellaert和H?ubl（2005）發(fā)現(xiàn)，個(gè)性化推薦促使消費(fèi)者更多地采用啟發(fā)式的局部效用對(duì)比（heuristic local utility comparison）策略來評(píng)價(jià)產(chǎn)品。Dellaert和H?ubl（2012）的行為學(xué)實(shí)驗(yàn)也表明，當(dāng)網(wǎng)站向消費(fèi)者展示推薦品時(shí)，消費(fèi)者傾向于將信息搜尋過程轉(zhuǎn)換為“選擇導(dǎo)向”。在“選擇導(dǎo)向”的信息搜尋中，消費(fèi)者更多地將當(dāng)前產(chǎn)品跟之前搜索過的所有產(chǎn)品進(jìn)行比較而不是僅與其中最好的進(jìn)行比較，并且在搜索的產(chǎn)品差異較大時(shí)，消費(fèi)者停止搜索的可能性更高。

表1　個(gè)性化推薦對(duì)消費(fèi)者決策影響的主要研究發(fā)現(xiàn)

2. 產(chǎn)品偏好和價(jià)格敏感度。個(gè)性化推薦還會(huì)改變消費(fèi)者的產(chǎn)品偏好和價(jià)格敏感度（Murray和H?ubl，2005）。例如，在生成個(gè)性化推薦的過程中引入某個(gè)產(chǎn)品屬性會(huì)顯著地提高該屬性在消費(fèi)者之后決策中的重要程度（H?ubl和Murray，2003）。個(gè)性化推薦還會(huì)加劇推薦列表中排在前面的商品之間的競(jìng)爭(zhēng)，提高消費(fèi)者的價(jià)格敏感度，并最終使消費(fèi)者支付更低的價(jià)格（Diehl等，2003）。

3. 決策質(zhì)量和決策滿意度。個(gè)性化推薦還會(huì)影響消費(fèi)者的決策質(zhì)量和決策滿意度。一般來說，消費(fèi)者希望有更多的選擇，但是面臨很多商品時(shí)又會(huì)在決策時(shí)感到“選擇過載”（Berger等，2007）。而個(gè)性化推薦可以幫助消費(fèi)者減少搜尋成本和認(rèn)知負(fù)擔(dān)，快速找到自己喜歡的商品，從而提升決策質(zhì)量和滿意度（H?ubl和Trifts，2000；H?ubl和Murray，2006）。需要指出的是，也有研究表明，個(gè)性化推薦可能對(duì)消費(fèi)者產(chǎn)生負(fù)面影響，尤其是當(dāng)個(gè)性化推薦不夠準(zhǔn)確的時(shí)候。Fitzsimons和Lehmann（2004）發(fā)現(xiàn)，當(dāng)個(gè)性化推薦和消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的最初印象相矛盾時(shí)，消費(fèi)者可能會(huì)產(chǎn)生更低的決策滿意度、更高的決策困難，并且更可能選擇沒有被推薦的商品。Diehl（2005）的研究也表明，當(dāng)推薦引擎將商品排序并推薦給消費(fèi)者時(shí)，原本可以提升消費(fèi)者決策質(zhì)量的因素反而可能會(huì)降低決策質(zhì)量。具體來說，當(dāng)網(wǎng)站向消費(fèi)者展示推薦時(shí)，更低的搜尋成本、更多的被推薦商品數(shù)量以及更強(qiáng)的做出準(zhǔn)確購買決策的動(dòng)機(jī)可能會(huì)誘使消費(fèi)者搜索過多的商品，從而降低選擇集的質(zhì)量和消費(fèi)者分辨商品好壞的能力。

4. 隱私保護(hù)。個(gè)性化推薦可以減少消費(fèi)者的認(rèn)知負(fù)擔(dān)、輔助制定購買決策，但它也存在潛在的風(fēng)險(xiǎn)。目前學(xué)者們普遍關(guān)注的風(fēng)險(xiǎn)是消費(fèi)者個(gè)人信息泄露和隱私安全風(fēng)險(xiǎn)，隱私保護(hù)意識(shí)較強(qiáng)的消費(fèi)者可能對(duì)個(gè)性化推薦產(chǎn)生抗拒心理，從而影響個(gè)性化推薦的效果。例如，White等（2008）的研究發(fā)現(xiàn)，如果企業(yè)不能合理地解釋直郵廣告中的產(chǎn)品或服務(wù)與消費(fèi)者個(gè)人特征之間的高度匹配，個(gè)性化信息就可能會(huì)使消費(fèi)者產(chǎn)生抗拒心理，進(jìn)而降低消費(fèi)者對(duì)廣告產(chǎn)品或服務(wù)的評(píng)價(jià)。然而，Li和Unger（2012）關(guān)于個(gè)性化服務(wù)推薦的研究表明，如果推薦服務(wù)的質(zhì)量足夠高，消費(fèi)者就能夠克服對(duì)隱私安全的擔(dān)憂而更多地使用個(gè)性化推薦，并愿意為推薦服務(wù)支付更高的價(jià)格。

綜上所述，個(gè)性化推薦可以在購買決策過程的每個(gè)階段對(duì)消費(fèi)者行為產(chǎn)生影響，而影響的程度可能受到多種因素的影響，例如消費(fèi)者特征、產(chǎn)品特征、個(gè)性化推薦的準(zhǔn)確性等。一般來說，準(zhǔn)確的個(gè)性化推薦往往可以提升消費(fèi)者的決策質(zhì)量和決策滿意度，而對(duì)于準(zhǔn)確度較低的個(gè)性化推薦或者隱私保護(hù)意識(shí)較強(qiáng)的消費(fèi)者，個(gè)性化推薦則可能會(huì)適得其反。

六、未來研究展望

本文系統(tǒng)地回顧了國內(nèi)外關(guān)于個(gè)性化推薦的研究文獻(xiàn)，包括計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息系統(tǒng)以及營銷學(xué)等領(lǐng)域的相關(guān)研究。目前國內(nèi)外大量相關(guān)文獻(xiàn)主要研究了如何改進(jìn)個(gè)性化推薦的算法和模型，很多學(xué)者對(duì)個(gè)性化推薦算法和模型進(jìn)行了綜述和評(píng)析，然而很少有學(xué)者系統(tǒng)地回顧個(gè)性化推薦和消費(fèi)者行為之間的關(guān)系。本文梳理了不同領(lǐng)域的相關(guān)研究，并重點(diǎn)對(duì)有關(guān)個(gè)性化推薦與消費(fèi)者行為之間關(guān)系的文獻(xiàn)進(jìn)行了梳理，以期為市場(chǎng)營銷以及信息系統(tǒng)領(lǐng)域的學(xué)者進(jìn)一步開展相關(guān)研究奠定基礎(chǔ)。

隨著個(gè)性化推薦在電子商務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用的日趨廣泛，越來越多的學(xué)者開始展開相關(guān)研究。在計(jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域，學(xué)者們不斷改進(jìn)個(gè)性化推薦的算法和模型，以實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的推薦。雖然現(xiàn)在業(yè)界采用的推薦算法已趨于成熟，但一些學(xué)者依然在致力于這方面的研究。在信息科學(xué)和營銷領(lǐng)域，關(guān)于消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化推薦評(píng)價(jià)和采用的研究已經(jīng)處于成熟階段，前人的大量研究為解釋消費(fèi)者為何采用個(gè)性化推薦系統(tǒng)做出了貢獻(xiàn)（如Xiao和Benbasat，2007）。目前，相關(guān)研究領(lǐng)域的前沿和熱點(diǎn)是個(gè)性化推薦對(duì)消費(fèi)者決策和行為的影響，這也是營銷學(xué)者最為關(guān)注的問題。

營銷領(lǐng)域大量的相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，個(gè)性化推薦可以改變消費(fèi)者的信息搜尋行為、產(chǎn)品偏好、價(jià)格敏感度、選擇決策和決策質(zhì)量等，但該研究方向依然有很多值得進(jìn)一步研究和探索的問題。通過對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的系統(tǒng)分析，本文提出了以下幾個(gè)值得進(jìn)一步研究的問題：

（一）控制個(gè)性化推薦過程的內(nèi)生性

目前營銷學(xué)者最關(guān)心的問題之一是個(gè)性化推薦對(duì)產(chǎn)品銷量的影響。之前的相關(guān)文獻(xiàn)顯示，個(gè)性化推薦展示消費(fèi)者可能喜歡的商品，降低了他們的搜尋成本（Tam和Ho，2005）。因此，與沒有個(gè)性化推薦的情形相比，展示個(gè)性化推薦可能會(huì)促使消費(fèi)者產(chǎn)生購買行為。總體上看，個(gè)性化推薦可能能夠幫助零售商創(chuàng)造更多的交叉銷售機(jī)會(huì)、提升產(chǎn)品銷量。一些研究者采用產(chǎn)品層面的實(shí)證分析檢驗(yàn)了個(gè)性化推薦的需求效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)個(gè)性化推薦可以顯著地提升產(chǎn)品銷量（Oestreicher-Singer和Sundararajan，2012）。然而，這些研究往往忽視了推薦過程的內(nèi)生性，也就是說，個(gè)性化推薦系統(tǒng)并不是隨機(jī)選取一些商品進(jìn)行推薦的，而是采用推薦算法和模型挑選消費(fèi)者最可能喜歡的一些商品。在這種情況下，即使不向消費(fèi)者展示這些商品，消費(fèi)者也可能會(huì)根據(jù)自己的偏好找到這些商品并進(jìn)行購買。而總體層面的研究一般沒有控制這種內(nèi)生性，因此無法準(zhǔn)確地揭示個(gè)性化推薦對(duì)消費(fèi)者購買和產(chǎn)品銷量的真正影響。將來學(xué)者們可以在真實(shí)的電子商務(wù)網(wǎng)站中開展現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)（field experiment），控制個(gè)性化推薦的內(nèi)生性問題，以更好地研究個(gè)性化推薦對(duì)消費(fèi)者購買行為的影響。

（二）探討個(gè)性化推薦對(duì)消費(fèi)者行為的長(zhǎng)期影響

營銷從業(yè)者和學(xué)者們普遍認(rèn)為個(gè)性化推薦可以在長(zhǎng)期內(nèi)提升消費(fèi)者的購物體驗(yàn)，進(jìn)而增進(jìn)顧客忠誠（Srinivasan等，2002；Simonson，2005；Ying等，2006），而現(xiàn)有實(shí)證研究并沒有驗(yàn)證個(gè)性化推薦的長(zhǎng)期效應(yīng)。在生成個(gè)性化推薦的過程中，零售商掌握的消費(fèi)者偏好信息越多，推薦的質(zhì)量就越高。如果消費(fèi)者跳轉(zhuǎn)到該零售商的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，則需要付出時(shí)間和精力來讓其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手了解自己的產(chǎn)品偏好，然后才能獲得高質(zhì)量的個(gè)性化推薦。因此，從理論上講，個(gè)性化推薦可能會(huì)幫助網(wǎng)上零售商為消費(fèi)者設(shè)置一定程度的轉(zhuǎn)換成本，從而增進(jìn)顧客忠誠（West等，1999；Simonson，2005）。而且，零售商的個(gè)性化推薦還可能作為關(guān)心顧客的一種信號(hào)，幫助零售商與顧客建立長(zhǎng)期的共生關(guān)系（Morgan和Hunt，1994）?，F(xiàn)有文獻(xiàn)表明，單純曝光和感官層面的信息處理也可能使消費(fèi)者對(duì)某個(gè)事物或產(chǎn)品形成偏好或正面態(tài)度（Zajonc，1980）。類似地，僅僅提供個(gè)性化推薦就可能使得消費(fèi)者對(duì)零售商或被推薦商品產(chǎn)生正面態(tài)度，從而表現(xiàn)出更高的店鋪忠誠（store loyalty）。營銷學(xué)者將來可以進(jìn)一步研究個(gè)性化推薦對(duì)培養(yǎng)顧客忠誠和提升網(wǎng)站銷量的長(zhǎng)期影響。

（三）研究個(gè)性化推薦在不同決策階段的影響

在消費(fèi)者行為相關(guān)研究中，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者的購買行為往往經(jīng)歷兩個(gè)階段，即瀏覽和考慮（李雙雙等，2006；Shi和Zhang，2014）。目前消費(fèi)者行為領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)也采用了“瀏覽—考慮”兩階段范式來研究消費(fèi)者的網(wǎng)上購買決策。這些文獻(xiàn)認(rèn)為，在消費(fèi)者決策過程中，第一個(gè)階段是識(shí)別需求和搜索商品信息的階段，即消費(fèi)者在內(nèi)外部刺激的驅(qū)動(dòng)下搜索和瀏覽商品信息、確認(rèn)購買需求，并從眾多的商品中挑選出一些感興趣的商品形成考慮集，這個(gè)階段又被稱為篩選階段；第二個(gè)階段是評(píng)價(jià)產(chǎn)品和實(shí)施購買的階段，即消費(fèi)者仔細(xì)比較和評(píng)價(jià)考慮集中的商品，然后做出購買決策，這個(gè)階段又被稱為選擇階段。“瀏覽—考慮”兩階段決策過程已經(jīng)被很多營銷學(xué)者所證實(shí)和借鑒（H?ubl和Trifts，2000）。在不同的決策階段，消費(fèi)者的目標(biāo)、信息處理方式、記憶、卷入度、態(tài)度、情感等心理變量是不一樣的（Puccinelli等，2009），因此，消費(fèi)者對(duì)營銷策略的反應(yīng)在這兩個(gè)階段也有所不同。在研究個(gè)性化推薦對(duì)消費(fèi)者購買行為的影響時(shí)，學(xué)者們也可以進(jìn)一步區(qū)分消費(fèi)者的購買決策階段。目前，一些營銷學(xué)者對(duì)個(gè)性化推薦展示時(shí)機(jī)的選擇開展了實(shí)證研究（如Ho等，2011），將來的實(shí)證研究可以探索何種個(gè)性化推薦更適合在瀏覽階段展示，何種個(gè)性化推薦更適合在考慮階段展示，諸如此類的研究可以為電子商務(wù)企業(yè)的個(gè)性化營銷實(shí)踐提供重要的啟示和指導(dǎo)。

（四）個(gè)性化推薦中的消費(fèi)者隱私保護(hù)問題

消費(fèi)者隱私保護(hù)一直是電子商務(wù)企業(yè)在利用消費(fèi)者數(shù)據(jù)開展個(gè)性化推薦或營銷時(shí)所面臨的重要問題。目前已經(jīng)有一些學(xué)者開始關(guān)注個(gè)性化推薦中的消費(fèi)者隱私保護(hù)問題（例如，陳婷等，2009；王國霞和劉賀平，2012），將來的研究還可以從保護(hù)消費(fèi)者隱私的角度，為電子商務(wù)企業(yè)提出更好地利用消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)的模式，以在滿足企業(yè)需求的同時(shí)避免侵犯消費(fèi)者的合法權(quán)益。同時(shí)，學(xué)者們將來還可以從消費(fèi)者的角度出發(fā)，研究消費(fèi)者對(duì)個(gè)性化推薦所涉及的隱私保護(hù)問題的態(tài)度，幫助企業(yè)采取一些策略更快地取得消費(fèi)者的信任，進(jìn)而使得消費(fèi)者更易于接受個(gè)性化推薦。

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（責(zé)任編輯：蘇 寧）

A Literature Review of Online Personalized Recommendations and Prospects

Sun Luping1，Zhang Lijun2，Wang Ping3
（1. School of Business，Central University of Finance and Economics，Beijing 100081，China；2. International Business School，Shaanxi Normal University，Xi'an 710119，China；3. College of Economics and Management，Zhejiang Normal University，Jinhua 321004，China）

Abstract：In fiercely competitive online retail activities，to improve customer shopping experience and cultivate consumer loyalty，more and more e-commerce websites now begin to providepersonalized recommendations for their customers. The earliest studies regarding personalized recommendations focus on the improvement of algorithms or models that improve recommendation quality. However，relatively few studies examine the relationship between personalized recommendations and customer online shopping behavior. It makes scholars and e-commerce practioners place more emphasis on recommendation algorithm itself but neglect the effects of recommendations on consumers and e-commerce websites. To help people better understand personalized recommendations and related research context，this paper comprehensively reviews related literature in three research streams. The first research stream is the definition and classification of personalized recommendations. The second research stream includes investigations and explorations on the recommendation algorithms and statistical models that improve the recommendation quality. The third research stream includes literature on the relationship between personalized recommendations and customer shopping behavior. Different from current literature review，it places emphasis on the relationship between personalized recommendations and consumer shopping behavior，including evaluation of personalized recommendations by consumers and influencing factors and the effects of personalized recommendations on the process and results of consumer online shopping decisions. Finally it provides marketing and information science scholars with some directions in future research.

Key words：personalized recommendation；online shopping behavior；e-commerce

中圖分類號(hào)：F274

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-4950（2016）06-0082-18

DOI：10.16538/j.cnki.fem.2016.06.006

收稿日期：2016-01-06

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（71332006）；國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目（71502182）；中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)基金項(xiàng)目（14SZYB12）

作者簡(jiǎn)介：孫魯平（1985—），女，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)商學(xué)院講師；