檢索結果(共3筆)


吳玲玲;李藍瑜;蘇席儀;
頁: 227-250
日期: 2008/07
卷期: 15(3)
關鍵字: 科技接受度模型;科技適配理論;經驗性商品;搜尋性商品;消費前之資訊搜尋;
Keywords: Technology acceptance model;task-technology fit;experience goods;search goods;pre-purchase information seeking;
摘要: 網際網路是現今消費者與商家間溝通的重要媒介,越來越多的消費者希望在決定是否購買產品前,先在網站上作消費前的資訊搜尋;然而多數的研究結果顯示,消費者對於商業網站的評價與接受度是非常低的,消費者的不滿來自於網站功能的不足或是難以找到所需資訊。因此本研究試...

引用     導入Endnote
陳建志;陳鴻基;曹承礎;
頁: 41-65
日期: 2006/10
卷期: 13(專)
關鍵字: 知識管理系統;知識工作者任務;任務科技適配理論;
Keywords: Knowledge Management;Knowledge Management System;Task and Technology Fit;Empirical Study;
摘要: 知識管理系統(KMS: Knowledge Management Systems)泛指一切可以支援知識管理活動的各類資訊系統(Davenprot 1999; Alavi & Leidner 2001)。為了提升組織的競爭力,企業紛紛建置知識管理系統以協助知識工作者執行任務。然而,當企業錯誤引進不適合任務所需的KMS,將難以產...

引用     導入Endnote
李慶章;董信煌;
頁: 217-237
日期: 2006/07
卷期: 13(3)
關鍵字: 拔靴法;支援向量迴歸;無母數迴歸;任務科技適配;行動商務;
Keywords: Bootstrap;Support vector regression;Nonparametric regression;Task-technology fit;Mobile commerce;
摘要: 本研究提出一個創新的支援向量迴歸方法來探討應用任務科技適配理論於資訊系統採用之問題。支援向量迴歸方法可以在給定的資料中產生一個簡潔的迴歸模式,以避免傳統機器學習法中的資料過度學習問題。根基於統計學習、數學規劃及氾函分析理論,支援向量迴歸方法較傳統的多...

引用     導入Endnote