基于用户使用角度电子商务研究（Ⅱ）——整合TAM与TTF概念模型分析

本文首先介绍两个典型的模型：用户接受模型（TAM）和任务技术适配模型（TTF）,分析整合两者的必要性。接着提出一个整合TAM和TTF的概念模型,并对模型假设和主要变量分析。最后,总结概念模型的主要创新点。     

基于TTF的网络信息决策效率模型分析

随着网络的普及应用,越来越多人利用网络信息进行决策,而信息决策效率直接关系网络信息资源利用绩效。在分析网络信息决策内涵、作用和意义的基础上,引入TTF模型,构建了基于TTF模型的网络信息决策效率模型,分析模型变量,并指出进一步研究的方向。     

基于TAM与TTF模型构建高校教师信息使用行为影响模型

网络环境下,由于信息资源的多样化特点,高校教师的信息行为也在变化。本文依据TAM与TTF模型的理论内涵,提出构建高校教师信息使用行为影响模型的思路。文章阐述了TAM与TTF模型适用于高校教师信息使用行为研究的理论基础,从多方面论证高校教师信息使用行为影响模型整合TAM与TTF模型的必要性、可行性,最终提出高校教师信息使用行为影响模型的理论框架,并进一步对模型框架的主要构成因素的内涵进行了分析。     

基于用户使用角度电子商务研究（Ⅰ）——TAM与TTF模型应用述评

对电子商务网站的运营来讲,获得更多用户的接受是一个成功因素。本文将电子商务活动视作一个由多方因素驱动用户采纳的过程,应用两个典型的模型研究电子商务使用情况：用户接受模型（TAM）和任务技术适配模型（TTF）。首先,给出两个模型在电子商务中的应用现状,接着探讨两个模型整合的优点及进展,最后对研究现状进行述评,得出结论。     

网络信息资源利用效率评价模型、方法及实证研究

综述现行网络信息资源评价理论与方法,在TAM/TTF整合模型的基础上进行要素扩展,提出网络信息资源利用效率评价研究框架和投入产出分析模型.通过实证,运用DEA数据包络分析方法,对西部12省农业信息资源建设效率及现行农业政府网站利用效率进行有效性评价和比较.结果表明网上农业信息资源利用效率与建设效率紧密相关,初步验证了研究框架的合理性.     

基于情景化偏好的移动社交网络信息服务自适应建模研究

构建了移动社交网络基于情景化用户偏好的自适应适配信息服务系统模型,提出了移动社交网络的自适应服务发现方案。解决移动社交网络信息服务的发现与推送的延迟问题,实现高效的移动社交网络信息服务推送,对移动社交网络信息服务资源、知识资源进行科学管理。     

基于SWE的第三方资源动态适配接入技术的研究

传感网服务整合架构(SWE)制定了描述异构传感器的统一标准,然而在传感器层由于各种传感器参数不一、属性不同、数据格式多样,为实现接入数据格式的统一,需要在传感器层和服务器层进行人工适配,耗费资源巨大且效率不高.针对上述问题,本文提出自适应传感器信息模型(ASIM),该模型对所更新的资源进行解析,并组合数据传输协议和传感器本身属性动态的生成适配器,将数据接入该适配器接口进行数据结构转换成更新后的统一格式的资源数据,送入到网络协同制造技术资源池,将该资源池开放给整个网络,供其他企业获取,并根据实时信息做出战略调整,实现资源互联共享,可以提高资源快速发现、高效组织以及高效利用的能力.     

“云计算”环境下的网络信息资源开发与利用研究

在概括云计算基本原理及其特点的基础上,探讨了云计算技术的发展带给网络信息资源开发与利用的新模式,以及我国网络信息资源开发与利用的现状和网络信息资源配置的不足之处,并讨论了＂云＂化网络信息资源的构想以及此构想的发展前景,最后提出并详细介绍了云端信息资源流动架构模型的构成与功能,同时,分析了此模型的理论价值与实际意义。从而明确了云计算这种高效、强大的新型计算模型用在网络信息资源的开发与利用是有效可行的。     

网络环境下高校信息资源开发与利用

网络技术的飞速发展改变了高校教师信息资源的利用模式,使得用户从网上直接利用信息资源不再是一个梦想,而如何有效地为教学科研人员提供高质量的信息资源,则是信息工作者面对的一个新课题,本文对此进行了初步的探讨.     

基于UTAUT和TTF模型的移动图书馆用户采纳行为研究

移动图书馆是新的网络环境下为用户提供随时、随地、随需信息服务的应用平台,近年来其呼声热度很高,但仍然面临用户采纳率不理想的局面,为解决此现实问题,分析和挖掘影响移动图书馆用户采纳意愿的因素,解释和预测移动图书馆用户行为是至关重要的。本文在整合UTAUT和TTF模型的基础上,从用户感知和任务/技术的双重视角构建理论模型,采用实证研究方法,利用结果方程模型探究各个因素对移动图书馆用户采纳意愿的影响。数据分析结果表明,绩效期望、个体创新和感知信任对移动图书馆用户采纳意愿有显著正向影响,任务技术匹配通过绩效期望间接影响用户采纳意愿。并在此基础上讨论了本文对移动图书馆发展的理论和实践意义。     

Unpacking task-technology fit to explore the business value of big data analytics

Understanding how the application of big data analytics (BDA) generates business value is a persistent challenge in information systems (IS) research. Improving understanding of how BDA realizes business value requires unpacking theories to study the phenomenon. This study unpacks the task-technology fit (TTF) theory toward generating new and improved insights into the business value of BDA. Extant studies on TTF have mainly focused on traditional IT which is different from digital technologies like BDA that are malleable and dynamic. While TTF has primarily focused on how the technology meets task requirements, this study contends that tasks can also be structured to fit the functionality of technology. This study proposes a 2 × 2 matrix framework to explain how BDA and tasks interact. The framework indicates how the reconfigurability of tasks and the editability of BDA impact the fit between tasks and BDA. Future research should explore how the fit between tasks and BDA changes over time.     

Investigating use continuance of data mining tools

While improving decisional quality is important to businesses, continued use of DMTs is a critical issue for managerial personnel. This problem mainly concerns the willingness of an individual to participate in the behavior. It can be further defined in a routine-based working behavior. This problem essentially involves three key issues, task fit, technology use, and habit. This study therefore integrates task-technology fit (TTF) model, expectation–confirmation mode (ECM), and habit, to examine the determinants of continued use of DMTs. Prior studies have focused on intention to use DMTs in the first time and only considered part of the three issues for identifying the determinants. 285 respondents from managerial personnel were collected to empirically evaluate this research model. The three issues are all important in influencing continuance use intention of DMTs. In particular, the task-technology fit indicates a direct effect on two factors of the technology use issue, user satisfaction and perceived usefulness, and an indirect effect on continuance use intention. User satisfaction and perceived usefulness, and habit are the key predictors of continuance use intention.     

公共云存储平台中学术信息资源一体化内容安全保障研究

【目的/意义】公共云存储平台中学术信息资源的内容安全保障既关系到用户科研活动的持续性和稳定性, 也符合云环境下学术信息资源的数据管理需求。【方法/过程】本文在分析了学术信息资源内容安全特点及其对云 存储平台内容安全保障的影响的基础上,结合学术信息资源内容安全特点,提出从内容安全审核、存储控制、传播 控制入手,构建面向学术信息资源的一体化内容安全保障模型。【结果/结论】设计了基于学术信息资源云存储流程 的一体化内容安全保障模型,同时论证了该模型的推进需要同步落实专门化的学术信息资源云存储服务组织、推 进云存储用户实名制、提高身份认证安全等级以及强化用户协同机制和约束机制。【创新/局限】关注到了资源行业 领域特点导致的内容安全保障需求差异,提出了基于内容安全审核结果的分级存储控制和实时传播控制机制,进 而构建了存储、使用到传播的一体化学术信息资源内容安全保障方案。     

Extending the understanding of mobile banking adoption: When UTAUT meets TTF and ITM

Mobile banking (mBanking) enables customers to carry out their banking tasks via mobile devices. We advance the extant body of knowledge about mBanking adoption by proposing a model for understanding the importance and relationship between the user perception of mBanking, initial trust in mBanking services, and the fit between the technology and mBanking task characteristics. We synergistically combine the strengths of three IS theories – task technology fit (TTF) model, unified theory of acceptance and usage of technology (UTAUT), and initial trust model (ITM). The model was tested in a study conducted in Portugal, one of the European Union (EU) countries with the highest mobile phone adoption. Based on the sample of 194 individuals we applied partial least squares (PLS) to test the conceptual model propose. The path significance levels were estimated using the bootstrapping method (500 resamples). The study found that facilitating conditions and behavioral intentions directly influence mBanking adoption. Initial trust, performance expectancy, technology characteristics, and task technology fit have total effect on behavioral intention. The paper offers valuable insights to decision-makers involved in the implementation and deployment of mBanking services. For researchers, the paper highlights the usefulness of integrating TTF, UTAUT and ITM in the development of a decision support framework to study the adoption of new technologies.     

Mobile payment services as a facilitator of value co-creation: A conceptual framework

The objective of this study is to explore how mobile payment services can be used to assists in co-creating value for both consumers and merchants from the view of service-dominant logic (S-D logic). This study adopts the view of S-D logic by considering mobile payment an application of technology by which both consumers and merchants integrate their own operant and operand resources to accomplish payment task and thus create desirable value. It builds a conceptual framework to describe such a value co-creation process by applying the expectancy-value theory as a mediation between customers' resources and value created, and by using task-technology fit as a mediation between merchants' resources and value created. In this way, a value co-creation between consumers and merchants can possibly be achieved. No past studies have been found to combine S-D logic with the extant theories to describe mobile payment use behavior. The framework this study builds, therefore, becomes the major contributions of this study.     

娱乐信息系统用户接受行为研究现状及发展趋势

当前对娱乐导向信息系统用户接受行为的研究引起了社会及学界的广泛关注,该研究能够更大程度地发挥系统的价值,增加用户粘性。从娱乐信息系统概念及内涵,娱乐信息系统用户接受行为模型基础,娱乐信息系统用户接受行为影响因素(包括内部动机因素、社会性因素及环境因素)等方面进行分析研究,并对娱乐信息系统用户接受行为未来的研究方向进行了展望。     

学术微信公众号用户持续使用意愿影响因素研究

[目的/意义] 探讨学术微信公众号用户持续使用意愿的影响因素,期望促进学术微信公众号的健康和可持续发展。[方法/过程] 基于期望确认模型（ECM）和PPM模型,构建了学术微信公众号用户持续使用意愿的影响因素模型,并通过问卷搜集300份有效样本数据,采用结构方程模型分析数据。[结果/结论] 结果表明,用户对学术微信公众号的满意度是影响用户持续使用意愿的主要因素;感知有用性正向影响满意度,间接影响用户持续使用意愿;期望确认正向显著影响感知有用性和满意感,间接影响用户持续使用意愿。与此同时,感知娱乐、信息质量和服务质量正向显著影响期望确认,间接影响感知有用、满意度、持续使用意愿。此外,转换成本、替代者吸引对持续使用意愿影响不显著。最后提出了相应的建议。     

基于深度学习的虚拟学术社区智能问答研究

[目的/意义]作为科研人员知识获取、交流与利用的重要场所,虚拟学术社区资源具有数量多、价值高等特征,探索智能问答服务在社区的理论、方法与应用,对推动学术资源高效检索与利用,促进知识服务创新具有重要意义。[方法/过程]梳理虚拟学术社区研究现状与目前知识服务存在的不足,联合双向长短期记忆网络(BiLSTW)、文本相似度等技术作为支撑,基于注意力机制的CNN的智能问答方式构建学术社区内资源的智能问答模型,增加注意力分支以抽取细粒度特征,提高检索速度,提升科研效率。[结果/结论]智能化技术的应用实现学术资源的深度聚合,实现传统信息交互与智能化新技术的协同发展,提升了学术资源利用率,扩大信息资源共建共享。     

面向高校利用者的数字资源整合系统设计

随着社会步入高速信息时代,资源的分散性、异构性产生的资源利用困难严重影响数字资源的有效利用,迫切需要进行数字资源整合。本文从高校利用者的数字资源需求入手,结合高校数字资源的实际情况,经过对比和分析,对高校的数字资源整合系统进行设计。认为高校应当建立一站式数字资源整合平台对利用者提供服务。     

高校学术用户移动学习信息查询行为影响因素分析

将移动学习和信息查询行为二者结合进行研究,结果将为高校职能部门提高移动学习服务效率和质量提供依据。采用实证研究方法,对高校学术用户移动学习信息查询行为的学科、年龄、职称3个影响因素进行研究。结果表明,不同学科是影响用户信息查询行为差异最小的因素,信息意识和信息评价维度几乎没有影响,仅在信息获取和信息利用方面有较小的影响。副教授在信息意识、信息获取、信息评价、信息利用四个维度优势显著,仅在信息评价方面逊色教授,其它维度均高于讲师和教授。35~50岁用户信息查询行为的多个维度高于其它年龄段的用户。