构建价值共创的电子商务推荐系统新范式
Developing a New Paradigm for Value Co-Creation in E-Commerce Recommendation Systems
摘要: 随着电子商务的深入发展,推荐系统已成为平台提升用户体验和商业效益的核心引擎。然而,当前的研究与实践过度聚焦于推荐“精准度”的优化,陷入了技术至上的内卷化竞争。本文批判性地回顾了现有推荐系统的范式局限,指出其在用户角色尊重、长期价值创造以及社会福祉促进方面的缺失。在此基础上,本文提出了一个“价值共创型推荐系统”的理论框架。该框架将推荐系统从单向的信息过滤工具,重新定义为连接用户、商家与平台的动态价值共创空间。它强调通过可解释性、可控性、可持续性与社会性四个核心维度,共同推动短期交易效率与长期用户忠诚、商业利润与社会责任的平衡。本文旨在为下一代电子商务推荐系统的设计与评估提供新的理论视角和发展方向。
Abstract: With the deepening development of e-commerce, recommendation systems have become the core engine for platforms to improve user experience and business efficiency. However, current research and practice focus excessively on optimizing the “precision” of recommendations, falling into an involutionary competition driven by technological supremacy. This paper critically reviews the paradigm limitations of existing recommendation systems, pointing out their shortcomings in respecting user character, creating long-term value, and promoting social welfare. Based on this, this paper proposes a theoretical framework for a “value co-creation recommendation system”. This framework redefines the recommendation system from a one-way information filtering tool to a dynamic value co-creation space connecting users, merchants, and platforms. It emphasizes promoting a balance between short-term transaction efficiency and long-term user loyalty, as well as business profits and social responsibility, through four core dimensions: interpretability, controllability, sustainability, and sociality. This paper aims to provide a new theoretical perspective and development direction for the design and evaluation of next-generation e-commerce recommendation systems.
参考文献
|
[1]
|
覃龙飞. 基于价值共创理论的社区电商平台供应链运行与优化——评《社区电商平台供应链价值共创理论、运行机制及优化策略研究》[J]. 商业经济研究, 2025(12): 193.
|
|
[2]
|
梅蕾, 魏宏飞. 国内电子商务推荐系统的研究热点与可视化分析[J]. 河南工程学院学报(社会科学版), 2025, 40(1): 31-37.
|
|
[3]
|
李加军. 基于协同过滤的电子商务智能推荐方法研究[J]. 微型电脑应用, 2022, 38(3): 70-72.
|
|
[4]
|
裴青云. 电子商务平台中个性化推荐系统对消费者选择的影响[J]. 商场现代化, 2025(2): 7-9.
|
|
[5]
|
李加军. 基于大数据技术的电子商务个性化信息自动推荐算法应用[J]. 自动化技术与应用, 2021, 40(10): 38-42.
|
|
[6]
|
王伟. 人工智能在电子商务个性化推荐系统中的应用与优化[J]. 高科技与产业化, 2024, 30(9): 60-61.
|
|
[7]
|
杜永硕, 于秀恒. 基于大数据分析的电子商务个性化推荐系统研究[J]. 科技经济市场, 2024(9): 36-38.
|
|
[8]
|
喻继军, 熊明华. 电子商务推荐系统公平性研究进展[J]. 现代信息科技, 2023, 7(14): 115-124.
|
|
[9]
|
李梓铭. 电子商务平台中的个性化推荐系统与用户黏性分析[J]. 商业观察, 2025, 11(4): 39-42.
|
|
[10]
|
林兰仟, 纪洪艳. 个性化推荐系统在现代营销中的应用与挑战[J]. 商业观察, 2024, 10(35): 82-85+94.
|