臺灣博碩士論文加值系統

摘要
　　近年人們生活水準大幅提升，且現今網路上的商品種類眾多，目前的網路服飾推薦仍以熱門或折扣推薦為主，對於個人化推薦尚未普及，為幫助消費者做正確選擇，因此希望推薦機制與網路服飾結合，以男士服裝為出發點，發展出可以推薦消費者合適衣物的網路服飾推薦機制。
　　在探討推薦機制的變數上，本研究以美感生活型態及藝術偏好探討男性服飾風格，以決策樹發展分類機制，並以二階段實驗問卷驗證推薦滿意度，並分組探討示範效果對於不同人格特質(高低自我監控)之影響。
　　第一階段問卷樣本回收後，經分類迴歸樹 (CART)分類服飾風格，服飾風格分為：搖滾風格、學院風格、街頭風格、美國風格及嘻哈風格等五類，每類服飾風格皆有其特色服飾單品，和美感生活型態及藝術偏好的特徵，而此階段分類正確率為54.3%。
　　除此之外，本研究又進行第二階段的實驗問卷，驗證後此階段推薦機制滿意度為70%，而實驗共分為A、B、C三組，作關於示範效果的實驗，A組為對照組，B組及C組為示範效果組，B組示範單品棒球外套，C組則示範嘻哈風格的穿著，並以人格特質-自我監控來探討其結果，且結果顯示示範效果對消費者偏好影響是不顯著的，示範效果對於自我監控上，B組棒球外套部分低自我監控者反而會受示範效果影響，C組嘻哈風格部分，低自我監控者則不受示範效果影響，而兩者高自我監控者，皆不受示範效果影響。網路服飾可根據本研究的分類樹推薦對消費者進行交叉銷售，且可在根據各服飾風格的特色，發展設計自身的產品，減少錯誤的推薦，使購買產品的意願增加，提升網路服飾店的銷售。

關鍵字：男性服飾風格、美感生活型態、藝術偏好、分類迴歸樹 (CART)、網路服飾推薦、人格特質

Abstract
　　Standard of living increases dramatically in recent years, and products can be bought easily online. To help consumers do their right choices, the concept of recommendation system is developed these days. Until now, the recommadation systems online still focus on popular or discount items. The contribution of this thesis is to combine the concept of the recommendation system and personal apparel items to assist consumers choose proper merchandises for themselves. This thesis starts from men's clothing, aims to explore a recommadation mechanism to help consumers choose appropriate clothes.
Variables applied to discuss man's apparel style in this thesis are aesthetics lifestyle and artistic preference. Furthermore, this study uses two-stage experimental questionnaires to identify the satisfaction toward the recommendation mechanism developed in the first stage. Also, subjects in the second stage are separated into three different groups to discuss the demostration effect to different personality traits (high and low self-monitoring).
After the data processing, the dress styles can be classified by classification and regression tree (CART) into Rock Style, College Style, Street Style, American Style and Hip-hop Style. Each style has specific features with different characteristics of the aesthetics lifestyle and artistic preference, in this phase, the correct classification rate of the decision tree is 54.3%.
In the second phase of the experiment, instead of verifying the satisfaction of recommendation mechanisms is 70%. Subjects were divided into A, B, C groups to explore demonstration effect. Group B and group C were the experimantal groups while group A is the comparison group. In the experiment, a powerpoint and statement of a single product (baseball jacket) was shown to B group, and the hip-hop style of wearing was demonstrated to group C. Then personality traits - self-monitoring was applied to investigate the results. In the end, the result shows non-significant in the demonstration effect of consumer preferences. On the other hand, group B shows low self-monitoring subjects were influenced by the demonstration effect while group C shows low self-monitoring subjects were not influenced by the demonstration effect, and both high self-monitoring subjects in group B and C shows no impact on demonstration effect. Also, using the classification tree, cross-selling of apparel online can be possible, and stores selling apparel online can design their own products in accordance with the characteristics of each style, to reduce the error recommendation, increase willingness to purchase and enhance the sale of online apparel stores.
Keywords ：Man’s apparel style、Aesthetics Lifestyle、Artistic Preference、Classification and regression tree (CART)、Recommendation of Apparel on Line、Personality Trait

目錄
摘要 I
Abstract II
致謝 IV
目錄 V
表目錄 VII
圖目錄 IV
第一章 緒論 1
1.1研究背景 1
1.2研究動機 1
1.3研究目的 3
1.4研究架構 4
1.5研究流程 4
第二章 文獻探討 6
2.1 推薦系統 6
2.2生活型態理論 13
2.3美感 18
2.4網路服飾發展 18
2.5示範效果 20
2.6自我監控 21
2.7男性服飾風格分類 22
第三章 研究方法 28
3.1研究架構 28
3.2研究假說 28
3.3變數介紹 29
3.3.1生活型態量表 29
3.3.2服飾風格 30
3.3.3藝術偏好量表 31
3.4實驗設計 32
3.5分析方法 32
3.5.1分類回歸樹 (Classification and Regression tree, CART) 32
3.5.2分類迴歸樹演算方法 33
3.6第一階段問卷設計 33
3.6.1生活型態量表設計 33
3.6.2美感生活型態量表設計 35
3.6.3藝術偏好量表 36
3.6.4服飾風格偏好量表 36
3.7第二階段實驗問卷設計 38
第四章 實證分析 39
4.1 問卷樣本資料分析 39
4.2 問卷信度分析 42
4.3 分類迴歸樹分析 49
4.3.1 分類樹成效評估 60
4.3.2 示範效果 61
第五章 結論與建議 69
5.1 研究結論 69
5.1.1問卷樣本描述 69
5.1.2 研究結論 69
5.2 實務意涵 74
5.3 研究限制與未來發展 76
5.3.1 研究限制 76
5.3.2 後續發展建議 76
參考文獻 77
附錄一 第一階段問卷 83
附錄二 第二階段問卷 92
附錄三 棒球外套示範效果資料 102
附錄四 嘻哈風格示範效果資料 106


 
表目錄
表2.1 協同過濾之定義 10
表2.2 生活型態定義表 13
表2.3 AIO量表 15
表2.4 生活型態區隔相關文獻整理 17
表2.5 台灣自有網路服飾品牌 19
表2.6 服飾風格分類表 26
表3.1 AIO量表 30
表3.2 風格分類表 31
表3.3 簡化版成年人消費者生活型態量表 34
表3.4 本研究之生活型態量表 35
表3.6 藝術偏好量表 36
表3.7 服飾偏好量表 37
表3.8 服飾偏好量表 38
表4.1 年齡分布情形 39
表4.2 教育程度分布情形 40
表4.3 職業分布情形 41
表4.4 網路購衣經驗分布情形 41
表4.5 居住地區分布情形 42
表4.6 藝術訓練分布情形 42
表4.7 生活型態Cronbach's Alpha 值表 43
表4.8 美感生活型態Cronbach's Alpha 值表 44
表4.9 藝術偏好量表Cronbach's Alpha 值表 46
表4.10 服飾偏好量表信度表 47
表4.11 服飾型態量表信度表 48
表4.12 問卷信度總表 48
表4.13 美感生活型態及藝術偏好對服飾風格之分類百分比 (CART) 49
表4.14 美感生活型態及藝術偏好對服飾風格之分類百分比 (CHAID) 52
表4.15 美感生活型態對服飾風格之分類百分比 (CART) 54
表4.16 藝術偏好對服飾風格之分類百分比 (CART) 56
表4.17 分類正確率比較表 58
表4.18 服飾風格特徵整理表 59
表4.19 分類樹評估表 61
表4.20 示範效果對消費者偏好影響表 61
表4.21 A組與B組高自我監控者無母數分析 64
表4.22 A組與B組低自我監控者之無母數分析 64
表4.23 A組與B組棒球外套偏好比較表 65
表4.24 A組與C組嘻哈服飾偏好比較表 65
表4.25 各組自我監控程度與服飾風格對照表 66
表4.26 A組與C組高自我監控者無母數分析 67
表4.27 A組與C組低自我監控者無母數分析 67
表4.28 示範效果結果表 68
表5.1 服飾風格族群特徵表 70
表5.2 分類樹的分類正確率排名 71
表5.3 實驗的分類樹分類正確率 72
表5.4 示範效果結果表 72
表5.5 服飾風格分類人數 75


圖目錄
圖1.1 博客來的協同推薦模式 3
圖1.2 研究架構 5
圖2.1 推薦系統演化 6
圖2.2 推薦機制分類 7
圖2.3 個人化推薦流程 8
圖2.4 內容過濾流程 9
圖2.5 協同過濾流程圖 10
圖2.6 線性組合圖 12
圖2.7 循序組合圖 12
圖2.8 台灣網路服飾品牌定位 19
圖2.9 裏原宿風格圖 23
圖2.10 美國風風格圖 24
圖2.11 草食風風格圖 24
圖2.12 酷哥風風格圖 25
圖2.13 嘻哈風風格圖 26
圖3.1 研究架構 28
圖4.1 美感生活型態及藝術偏好對服飾風格之分類樹 (CART) 51
圖4.2 美感生活型態及藝術偏好對服飾風格之分類樹 (CHAID) 53
圖4.3 美感生活型態對服飾風格之分類樹 (CART) 55
圖4.4 藝術偏好對服飾風格之分類樹 (CART) 57

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