摘要：個性化推薦系統(tǒng)已成為各大電商向消費者提供個性化購物體驗的重要工具之一,通過推薦系統(tǒng),商家可以提高收入和消費者滿意度。但傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)通常只利用消費者在當前網(wǎng)站的歷史信息推薦個性化商品,無法獲得消費者在其他網(wǎng)站的數(shù)據(jù)來優(yōu)化推薦效果。大數(shù)據(jù)時代,一些第三方公司抓住機遇,利用不同公司的多源大數(shù)據(jù)提供更好的個性化推薦服務(wù)。然而,這種新型的推薦系統(tǒng)對消費者購物行為的影響存在極大的未知性。探究基于多源大數(shù)據(jù)的個性化推薦系統(tǒng)對消費者購物行為的影響。為了建立推薦系統(tǒng)與消費者購物行為之間的因果關(guān)系,采用實地實驗有效地避免傳統(tǒng)研究方法存在的內(nèi)生性問題,并具有較好的外部有效性。一方面,基于內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)構(gòu)造解釋性變量,探究內(nèi)部數(shù)據(jù)特征和外部數(shù)據(jù)特征與推薦效果之間的關(guān)系;另一方面,通過檢驗消費者特征與內(nèi)外部數(shù)據(jù)的推薦效果間的交互效應(yīng),進一步分析外部數(shù)據(jù)和內(nèi)部數(shù)據(jù)的推薦效果如何隨消費者的特征變化,幫助企業(yè)更好地利用多源大數(shù)據(jù)提升推薦效果。研究結(jié)果表明,基于內(nèi)部數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)能夠顯著提升消費者點擊個性化推薦商品的概率,可以降低消費者決策時間,激勵消費者瀏覽更多的商品。外部數(shù)據(jù)的推薦效果不僅與外部公司網(wǎng)站的用戶數(shù)量相關(guān),也會受到外部網(wǎng)站與當前網(wǎng)站的關(guān)聯(lián)程度的影響。消費者特征對基于內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)的推薦效果起調(diào)節(jié)作用,如果消費者是當前網(wǎng)站的老用戶,利用該消費者在當前網(wǎng)站的內(nèi)部數(shù)據(jù)提供個性化推薦的效果更佳。通過分析基于多源大數(shù)據(jù)的推薦效果對消費者購物行為的影響,進一步完善個性化推薦領(lǐng)域的理論框架。研究結(jié)果對如何利用多源數(shù)據(jù)構(gòu)建更加有效的推薦系統(tǒng)具有重要指導價值,并為不同網(wǎng)站之間的數(shù)據(jù)共享機制提供重要的?