1. 研究目的与意义
在互联网技术发展浪潮中，我国网络购物市场发展迅速，从原先淘宝一家之大，到如今形成各大垂直化电商平台百花齐放的网购行业。线上购物，已然成为国民消费不可或缺的渠道和重要的购物方式，这也倒逼消费者市场营销学理论的不断发展与企业营销策略的创新。相比传统市场单一营销手段，网络购物情境下的营销策略更侧重于数字驱动消费行为下的个性化营销。利用比较成熟的推荐算法，基于平台用户每时每刻产生的海量数据为消费者提供个性化服务，推荐消费者可能喜欢的商品。以此减少他们搜索信息成本和决策时间，刺激消费行为的发生，增加商家的盈利。看似双赢的局面，随着电商平台“猜你喜欢”的功能越来越准确，内外数据合作的发展模式，消费者会不时在某电商平台相关软件上看见推送喜欢的商品。这虽然能提高消费者下单的概率，但也让他们有种处在 “信息茧房 “的感觉，反而会引起部分消费者对电商平台的厌恶情绪和抗拒心理，同时刺激了他们对于隐私信息的敏感意识，甚至产生不信任问题。
本文从消费者购物体验的角度，利用探索性多案例分析方法，以淘宝平台“猜你喜欢”为列，探索推荐系统如何影响消费者购物负面情绪和心理的产生，有助于丰富网络营销领域的实证研究；同时有助于服务提供方更好地理解用户的心理，改善其提供的信息推荐服务，既为用户带来更好的使用体验，也促进用户的购买行为而提高购物网站的销售量。
2. 研究内容和预期目标
研究的内容主要有以下几点：
（1）对“猜你喜欢”的概念及其背景进行描述和介绍。
（2）分析个性化系统推荐的的产生及其实际应用方向类别。
3. 国内外研究现状
国内研究现状：个性化推荐系统是过去20 年中计算机科学领域发展出来的一个热门研究话题，已成为各大电商平台向消费者提供个性化购物体验的重要工具之一，近年来，个性化推荐在算法及消费者行为两个研究方向得到了学者们的广泛关注。国内目前的研究工作主要集中在在开发和评估不同的个性化推荐算法，以此为消费者产生个性化的商品建议。而对消费者在推荐系统情境下的负面情绪产生原因研究比较少。
国外研究现状：
由于国外移动电子商务起步较早，发展也比我国较为成熟，因此国外对于网络营销策略的研究也远领先于国内的研究。国外网购市场和电商平台的发展规模远不及我国，所以国外对于推荐算法与消费者网购行为领域的研究比较少，但国外对于网络营销理论及其研究是具有指导和参考价值。
4. 计划与进度安排
（1）2022.11.15-2022.11.30：阅读课题相关资料文献，了解消费行为学相关理论、网络营销策略的精准营销模型，熟悉系统推荐的运作机制并且拟定论文提纲。（2）2022.12.01-2022.04.30：梳理论文撰写思路，参考其它研究文献，细化研究内容，完成初稿和国外文献翻译，并准备中期检查。
（3）2022.04.30-2022.05.30：与论文指导老师沟通，根据指导师提出的意见反复琢磨修改论文，逐步步完善论文，并且完成定稿。
（4）2022.06.01-2022.06.10：完成所有资料整理、论文装订，准备论文答辩讲稿，并准备参加答辩。5. 参考文献
[1] 姚凯,涂平,陈宇新,苏萌.基于多源大数据的个性化推荐系统效果研究[j].管理科学,2018,31(05):3-15.[2] 刘智鹏. 个性化推荐对大学生网购行为的影响研究[d].中南林业科技大学,2016.
[3] 何顺民,曹文泉.网购平台个性化推荐算法的伦理困境及规制——以移动电商“淘宝”为例[j].城市学刊,2019,40(03):1-6.
[4] 中国互联网络信息中心(cnnic). 2019年第44次《中国网络购物市场研究报告》[eb/ol]. （2019-06） [2019-06]. 中共中央网络安全和信息化委员会委员会办公室:http://www.cac.go
