移动电子支付方式消费者使用意愿探析

互联网的发展,移动商务的爆发式增长使消费者对移动电子支付产生了越来越强的依赖.随着新的市场参与者的加入,移动电子支付领域的竞争也越来越激烈.因此,探究消费者使用移动电子支付的影响因素显得犹为重要.基于技术接受模型(Technology Acceptance Model,ATM)和计划行为理论(Theory of Planned Behavior,TPB)影响消费者使用移动电子支付的因素有:感知有用性,感知易用性,兼容性,个人主观规范,感知风险和感知信任.通过实证调研得出如下结论:感知有用性,感知易用性,兼容性,个人主观规范和感知信任对消费者使用移动电子支付有正向影响;感知风险对消费者使用移动电子支付有负向影响.     

移动网络购物采纳的影响因素与实证研究——基于手机网民的视角

随着移动网络和智能手机的发展和普及,移动网络购物作为移动电子商务的典型应用开始兴起,这一新型的商务模式的发展受到多种因素的影响。本文以手机网民为调查对象,在计划行为理论的基础上建立概念模型,通过问卷调查和结构方程模型（SEM）进行实证研究,结论表明信息系统满意、服务成本、个人创新性、愉快感、同伴影响、自我效能、主观规范、态度是影响消费者接受手机购物意愿的重要因素,为企业制定发展移动网络购物的市场营销策略提供启示和思路。     

基于决策树的移动互联网用户付费意愿分析与预测

针对开放移动互联网下难以识别和跟踪潜在用户,无法提供更具个性化服务的状况,文章在传统决策树分类器的基础上,提取用户基础数据特征,引入感知模型分析处理用户行为数据,提出一种基于决策树的移动互联网用户付费分类预测方法。该方法强化用户感知对付费行为的影响,利用决策树建模进行分类并最终作出付费预测,根据模型结果探究付费影响因素,从运营者角度思考如何提高用户的付费意愿。     

移动商务环境下个性化推荐模型研究

个性化推荐服务能够提供和用户个人兴趣相符的资源,在解决信息过载和提高信息检索方面具有极大优势,尤其是在移动商务环境下。但用户的个人兴趣是一个相当复杂的系统,用户的年龄、性别、家庭情况等会影响到其消费的能力,而且消费者所处的情境对其消费行为也会产生重要影响,如消费目的、季节、天气、心情等。因此个性化推荐模型应包括顾客个性化信息模型和情境模型,只考虑某一个方面都是不够的。本文提出了混合个性化推荐模型（HPRM：HybridPersonalizedRecommendationModel）的构建及服务推荐规则、顾客行为规则等内容。     

智能移动生活服务平台的研究

随着3G商用进程的不断加快,移动互联成为人们新的商务模式,通过移动终端获取信息产品和服务具有现实意义.文章通过对移动互联商务平台方案应用场景的描述,对用户行为模式的智能识别、智能搜索和二维码识别等技术方案进行了分析和研究,提出了针对用户建立个性化需求模型开发方案的设计,使用户以更快捷的方式找到自己需要的信息,同时为企业达到良好的商业推广效果.     

蓄势待发的移动商务市场

移动商务是企业移动信息化和移动电子商务的统称。是企业用户使用移动终端，利用移动或无线通信网络，来扩展期内部管理，对外商务交流和交易范围的一种商业运营模式。     

移动商务赚钱了吗？

赛迪顾问认为，移动商务是企业移动信息化和移动电子商务的统称，是企业用户使用移动终端．利用移动或无线通信网络，来扩展其内部管理和对外商务交流和交易范围的一种商业运作模式。     

基于技术接受模型的微信个人使用者使用行为及意图

微信作为一款即时通讯应用,从2011年1月推出至今得到了迅速的发展。本文以微信个人使用者为研究对象,采用问卷调查法和访谈法,探讨了微信个人使用者的使用行为,并结合技术接受模型分析了微信使用意图的影响因素。由分析发现,微信呈现出普及度、知名度较高,个人使用者年轻化、较高受教育程度,使用频率高,使用时间碎片化等特点;同时,“主观规范”“认知有用性”“认知易用性”及“认知娱乐性”都不同程度地影响着微信使用意图。     

基站防阻断方法探讨

移动网络因容易受到传输、配套、物业、工程等因素影响,而出现基站阻断现象、恶化用户感知,造成用户投诉等实际性问题。本文在研究移动网络防阻断退服的基础上,提出了防阻断方法体系,能较好地利用技术及管理双重手段,增强移动网络基础,提升移动网络运营效率,主动高效解决网络存在的隐患,明显改善基站阻断现象,并可作为目前基站防阻断的方法体系模式。     

移动群智感知中基于协同排序的任务推荐方法

针对移动群智感知中参与者积极性不高导致的数据质量低和激励成本高的问题,本文提出了一种基于混合用户模型与列表级排序学习算法相结合的协同排序任务推荐方法.根据参与者的历史行为对其进行分析,初步过滤掉一些劣质感知用户,同时利用参与者间的相似性构建混合用户模型.利用概率矩阵分解对参与者的意愿值进行预测,并根据排序学习得到一个排序模型.根据排序模型生成任务推荐列表,作为目标参与者的优选任务列表.基于真实数据集的仿真实验结果表明,本文提出的方法有效地提高了任务分配的准确率,与此同时减少了感知用户的移动距离.     

基于用户感知的3G移动网络质量评估

3G移动网络下如何真实感知用户使用情况,在用户感知基础上对3G移动网络质量进行客观评估是一个值得深入探讨和研究的课题。重点就CDMA EV-DO网络下的用户感知与网络指标关联、用户感知敏感度因素等内容进行了系统分析。通过最小方差算法,得到主要网络性能指标与用户感知的关联度大小,从而得出在较成熟的商用网络下,用户感知与覆盖的关联不大,而与网络负荷和接续性等指标存在较大关联的结论。     

流量业务用户感知的评估方法分析

本文探寻移动数据业务网络参数、性能指标与用户体验之间的关系,分析影响用户感知的因素,提出用现网数据量化用户体验的方法。对于移动数据业务,我们将从移动用户体验,即感知质量QoE的角度出发,分析现网数据业务特征,研究影响业务QoE关键因素,抽象数据业务类型,探索评估各类业务用户感知质量评估的理论依据。     

移动通信网语音呼叫接续时延研究

移动通信网无论是3G还是4G网络,语音呼叫业务处理主要还是承载在GSM网络上,语音呼叫接续时延是影响用户使用感知的一个重要因素,为优化网络质量,本文主要介绍采用信令分析等方法研究寻呼、鉴权、业务信道指派等流程对GSM网络中呼叫接续时延的影响和优化方法,以提升用户业务使用感知,并有效提升3G网络弱覆盖时和4G网络语音回落的使用感知。     

提升智能终端用户感知方法

结合目前3G网络结构特征,分析移动场景下的业务特点,找出移动场景下影响用户感知的因素,提出基于频点的移动场景下用户感知优化方法,并在现网中进行实验,获得良好的实际效果.     

GPRS/EGPRS用户感知分析优化探讨

本文从用户感知的角度触发,分析影响GPRS/EGPRS业务感知性能的无线因素,并研究这些因素对无线感知的定性关系,为移动网络优化提供参考。     

多普达:商务手机将开启商务生活新方式

移动商务作为商业经营活动的一种新电子商务模式,已经逐渐被人们所接受,并开始在很多领域得到应用。业内人士预言:移动商务将成为未来5年中国电子商务增长“暴富”运动的新领域。     

基于随机集的多主用户多维信息感知算法研究

移动认知网络多主用户(Primary User,PU)信号检测问题是当前认知无线电领域面临的主要问题之一.文中提出将随机集(Random Sets,RS)引入移动认知网络的频谱感知过程中,构建多主用户运动模型及观测模型,通过粒子概率假设密度滤波(Particle Probability Hypothesis Density Filter,P-PHDF)算法实现对主用户数量及主用户状态(位置、速度、使用频率、信号接收角度)的实时检测.较传统感知方法,基于随机集的频谱感知方法不仅能准确跟踪检测活跃主用户的数目,同时还能跟踪检测出主用户的具体位置、使用频率及信号接收角度等信息.仿真结果表明,在移动环境下文中提出的多主用户实时感知方法的检测性能良好,并且能有效地抵抗杂波等的干扰,实现了多维移动认知网络中对检测区域内主用户数量及状态的实时检测跟踪.     

基于用户感知的多维度网速分析研究

在移动互联网快速发展的时代,由于网络复杂性,用户使用互联网业务的网速受时间、地点、网络、业务、终端等多种因素影响,运营商承诺的网速与用户感知有较大出入。文章采用大数据技术、多维度的网速指标对海量用户数据进行整合分析,发掘潜在数据价值,为移动运营商市场营销、网络建设、网络维护等提供高效支撑。     

LTEeMBMS视频业务实现研究

4G的到来开启了移动宽带时代,移动运营商普遍面临由于数据业务尤其是移动视频业务的冲击而带来的网络瓶颈和被管道化的风险。基于目前的市场环境,综合运营成本、网络性能、用户体验以及商务模式等因素,结合LTE eMBMS技术提出可实施方案助力于为4G用户提供差异化的视频服务。     

基于大数据分析的移动互联网用户感知评估系统

随着移动通信网络的逐渐演进和智能终端的迅猛发展,移动互联网业务层出不穷,竞争非常激烈,而让用户获得良好的业务感知成为在竞争中胜出的关键.移动互联网用户感知评估系统针对移动互联网各项主流业务搭建了一套用户感知评估体系,为每项主要业务设计了一套KQI(key quality indicator)以及具体的识别、提取、计算方法.利用用户感知评估系统对海量数据分组的大数据分析还原复现了用户的业务行为,并从各个维度计算获得了各项KQI的得分,实现了全面、及时、准确地评估移动互联网业务用户感知,从而为网络运营商和移动互联网公司提供高附加值的数据支撑.