以類神經網路預測 網路再購意圖的相關因素 指導老師：陳榮昌老師 報告者： 蕭世岳 彭兆瑋
摘要 緒論 文獻回顧 研究方法與工具 研究結果 結論與建議 報告大綱
資訊科技 (IT/IS) 的使用及接受度已受到廣泛的討論。 但欲使 IT/IS 有長期性的發展與成功，重要的是使用 者能否持續性地使用。 針對 IT/IS 的創新決策過程中之「接受度」與「持續 性」兩階段流程，本研究冀以網路再購意圖為依變 項，彙整並提出相關的影響因素，再利用類神經網 路的建模方式，加以分析並驗證本研究所提出的架 構。 摘要
本研究採用問卷調查法收集 371 份有效樣本，經由倒 傳遞類神經網路進行因果影響之分析。 研究結果發現，認知有用性、先前的體驗、網路自 我效能、服務品質、商品的選擇性及網站的特色對 網路再購意圖有顯著的影響。
隨著科技日新月異的發展，網路購物將逐漸成為消 費者的購物習慣與偏好，電子商務的發展對企業而 言就更加重要；虛擬通路也帶給許多產業不同的商 機。 除了吸引消費者透過虛擬通路完成交易外，提升網 路客戶的忠誠度及網路的再購意向是從事網路購物 業者的重要課題。 序論
本研究將研究範疇定位於持續性購物層面，藉由探 討過去學者所提出之影響網路購物再購意向的各個 相關因素進行彙整。 透過類神經網路的建模與分析方法，藉由其可建構 非線性模型之能力，推導出影響網路購物滿意度之 重要因素結構，進而加以分析並加以分類，以了解 消費者的網路再購行為 序論
文獻回顧 針對 IT/IS 的創新決策過程中之「接受度」與「持續 性」兩階段流程的相關研究： 第一階段： TRA (The Theory of Reasoned Action) TAM (Technology Acceptance Model) TPB (Theory of Planned Behavior) 第二階段： ECT (Expectation- Confirmation Theory 被廣泛使用於探討消費者的滿意度、後續的 購買行為及服務行銷等消費者行為。
針對類神經網路的應用上，大多數的研究將其應用 於財務分析及預測、工程分類上，較少研究將其應 用於社會科學的議題中。 因此本研究彙整影響網路再購意圖之重要因素進行 探討，並視其為輸入變項，以倒傳遞類神經網路模 式加以建模並分析，以探究網路消費者再購意圖之 影響因素及其行為分析。 文獻回顧
再購意圖的影響因素： 本研究推論使用者利用網際網路購物後，若有較高 的自我效能，則會產生較高的持續使用意向；並且 有較高的自我效能，對於使用績效也會有較正面之 影響。 影響電子商務顧客忠誠度的相關因素： 1. 客製化 2. 接觸的相互作用 3. 培養 4. 關注 5. 社群 6. 選擇性 7. 方便性 8. 特性 文獻回顧
本研究採用倒傳遞類神經網路作為主要的分析工具 倒傳遞網路增加了隱藏層，使其具備建構非線性模 型之能力，且改用平滑可微分的轉換函數，使網路 可應用最陡坡降法導出修正加權值的公式。 研究方法與工具
本研究針對再購意圖提出下列 16 個構念，分別為： 產品品質、服務品質、系統品質、資訊品質、認知 有用性、認知愉悅性、先前的體驗、網際網路自我 效能、客製化、接觸的互動性、涵化、關注、社群、 選擇性、方便性、特色。 對此 16 個構念，本研究將以類神經網路建構並探討 此相關因素對購物次數、購物金額與滿意度之貢獻 程度。 研究方法與工具
本研究之模型 研究方法與工具
抽樣 由於本研究欲探討網路再購意圖要因的趨動因素， 並據此將網購群加以分類。故選擇網路問卷之方式 取得研究資料。同時利用紙本問卷，以便利抽樣方 式，針對有網購經驗的使用者進行調查。 研究方法與工具
資料分析 本研究擬以 SPSS 12.0 進行敘述性統計整理回收之問 卷資料，藉由簡單的敘述性統計之百分比、次數分 配等分析來觀察樣本分佈，並使用驗證性因素分析 （ CFA ）衡量問項，以驗證量表之信、效度。
研究方法與工具 BPN 分析（ Super PCNeuron 5.0 ） ( 一 ) 隱藏層層數：兩層 ( 二 ) 隱藏層處理單元數目 ：本研究以 16 個輸入層與 3 個輸出層為設定，將隱藏層處理單元數設定為 20 。 ( 三 ) 學習速率 ( 四 ) 慣性因子 ( 五 ) 加權值更新方式
透過本研究之測試，最終參數值設定為： 1 層隱藏層、 2 個隱藏層處理單元、學習循環 3500 次、學習速率 初始值為 9 、慣性因子初使值為 0.7 。在此參數設定 下之類神經網路驗證結果，其測試範例之誤差均方 根為 ，且沒有過度學習的情形發生，各構面之 因素權重值亦有較好的解釋 研究結果
結論與建議 實務意涵 後續研究建議