文件名称：个性化建议与总体评分对消费后偏好React的影响-研究论文
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更新时间：2024-06-09 09:36:32
online product ratings recommender systems
在线零售商使用产品评分来表示质量，并帮助消费者识别要购买的产品。 这些评分通常采用非个性化的总产品评分（即，从多个消费者那里收到的产品的平均评分，例如“基于100条评论的平均评分为4.5 / 5”）或个性化的预测偏好的形式产品的评分（例如，推荐系统生成的消费者对产品评分的预测，例如“我们认为您将产品评分为4.5 / 5”）。 两种格式中的评级都可以为消费者提供决策帮助，但是两种格式传达的是不同类型的产品质量信息，并且具有不同的心理机制。 先前的研究表明，每种推荐类型都可以显着影响消费者的体验后偏好等级，构成判断偏见，但是并未比较这两种常见产品等级格式的效果。 通过实验室实验，我们显示了单独显示时，综合评分和个性化推荐会给后体验偏好评分造成类似的偏差。 一起显示，效果没有累积增加。 相反，个性化推荐往往占主导地位。 我们的发现可以帮助零售商确定如何使用这些不同类型的产品评分来最有效地为其客户提供服务。 此外，这些结果有助于对消费者进行教育，以了解产品评分显示如何影响其陈述的偏好。