电子商务产品推荐 agent：使用、特征与影响1

推荐代理（RAs）是软件代理，旨在明确或隐含地引导个体消费者对产品的兴趣或偏好，并相应地做出推荐。RAs 有潜力支持并改善消费者在在线搜索和选择产品时所做决策的质量。它们可以减少消费者面临的信息过载以及在线搜索的复杂性。以往对 RAs 的研究主要集中在开发和评估生成推荐的不同算法。本文则识别出 RAs 的其他重要方面，即 RA 使用、RA 特征、提供者可信度以及与产品、用户和用户-RAs 互动相关的因素，这些因素影响用户的决策过程和结果，以及他们对 RAs 的评估。本文超越了诸如 TAM 这样的泛化模型，识别了影响用户评估的 RA 特定特征，如 RA 输入、过程和输出设计特征，包括用户对 RA 应用的有用性和易用性的评估。基于对现有电子商务 RAs 文献的回顾，本文发展了一个概念模型，包含来自五个理论视角的 28 项命题。这些命题帮助回答两个研究问题：（1）RA 使用、RA 特征和其他因素如何影响消费者的决策过程和结果？（2）RA 使用、RA 特征和其他因素如何影响用户对 RAs 的评估？通过识别我们已知与需要知道之间的关键差距，本文识别了未来研究的潜在领域。它还为信息系统从业者提供了关于有效设计和开发 RAs 的建议。