服务中小企业信息技术采纳推荐系统的研究

金昱成 钟永沣 关婉湫 陈本涛

[摘 要]本文针对目前我国中小企业信息技术采纳遇到的诸多问题,分析了中小企业的自身特点并提出通过推荐系统消除在信息技术采纳过程中产生的信息不对称现象,从而有效地帮助企业进行合理的信息技术采纳,降低信息化建设投资的风险,使中小企业在信息化建设中实现效益最大化。

[关键词]信息技术采纳;数据挖掘;推荐系统

[中图分类号]F270 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432(2009)36-0036-02

1 引 言

截至2007年我国中小企业和非公有制企业数量已超过4200万户,占全国企业总数的99.8%。因此推动中小企业信息化,是实现国家信息化发展战略的重要举措。本文提出将推荐系统应用于中小企业信息技术采纳过程,通过对企业特征的关联匹配以及企业采纳行为分析,利用协同过滤技术帮助中小企业尽可能消除采纳过程中的信息不对称现象,使其技术采纳最优。推荐系统最早应用于电子商务,根据顾客的兴趣、爱好、行为,推荐顾客可能感兴趣或满意的商品。

2 中小企业信息技术采纳现状及问题分析

我国中小企业信息化已经度过起步阶段,开始进入大规模应用阶段。存在的主要问题是,观念认知水平低;IT业务应用少;外部发展环境不健全。信息化建设过程中的核心环节就是信息技术采纳,它是企业进行信息化建设的重要环节,对于企业来说需要把握一个适用原则,要与企业内部的实际情况相结合,中小企业信息技术采纳应走出一条“低成本、低风险、高效益”的道路。在现实中很多企业对信息技术投资了很大的财力和人力但收效甚微。而造成这一现象的因素是复杂的,可以从以下两个方面去分析。

(1)内部因素:包括内部组织的管理模式、业务流程,内部人员对引入的信息技术的认识、态度、使用能力等。

(2)外部因素:包括信息技术本身的可用性、周围企业的采纳行为、政府政策、地域差异因素等。

如何提高我国中小企业信息化的成功率,如何让企业的信息化投资产生更大的效益,是摆在我国企业决策者、管理者、信息系统研发者和技术实施人员面前一个亟待解决的问题。因此开发服务中小企业信息技术采纳的个性化推荐系统具有重大的意义。

3 信息技术采纳的推荐系统

3.1 推荐系统结构

本系统采用B/S模式,通过登录页面可以进入注册页面及企业的个人主页。未注册的用户通过注册信息系统可以获得注册人和所属企业的基本信息以及企业的信息化状况。已注册的用户登录成功后可以看到个人主页,在个人的主页上面主要有留言互动功能,企业、技术、案例的搜索功能,信息技术的推荐列表,对技术评分的页面,记录企业采纳技术的案例页面,企业信息的页面。

3.2 推荐基本流程

用户注册个人和企业的基本信息,首先通过与企业数据库中的具体数据做聚类匹配,选出相似性高的a企业集,将这些企业推荐出来,然后再集合a中的企业针对它们对已使用的技术的评分与相关的标准进行匹配过滤,推荐出这些技术b(推荐结果1),最后列出使用技术b的企业还会使用其他的相关技术c(推荐结果2)(如图1所示)。

3.3 推荐方法分析

该推荐方法的科学性主要体现在影响因素的选择、权重的衡定、推荐的组合方式上。

3.3.1 因素的选择

通过我们前期对中国东部、西部、华北、华东、东南地区共400家企业的问卷调查结果的分析得出了影响中小企业信息技术采纳的TAM扩展模型(如图2所示)。

结合调查过程和修正后的模型分析可以发现,领导者态度对公司对信息技术的有用性、易用性认知影响并不明显。领导者的态度在一定程度上能够影响公司高层决策,但是技术的采纳更多地受客观因素如该项技术是否成熟、是否与公司匹配、是否能给公司带来赢利等因素制约。技术匹配度既影响企业对信息技术的有用性认知,又影响易用性认知。如果新技术与企业适用程度高,并且与企业发展相匹配,那么企业对该项技术的有用性认知会比较高;如果企业内部有合适的技术人员采用该项新技术,企业人员过去的技术经验也与该项新技术相关,那么企业会觉得该项技术比较容易采用;反之亦然。财力成本影响企业对新技术的易用性认知,但对有用性认知的影响不大。并不是说技术成本高有用性就高,技术对公司的有用性更多地取决于技术与公司是否匹配等其他因素。政府政策和社会环境均属于环境因素,既影响公司对新技术的有用性认知又影响易用性认知。社会环境方面如同行业竞争者采用的信息技术、公认的品牌信息技术、各种媒体的成功信息技术采纳广告和报道都会提高公司对新信息技术的有用易用认知,从而产生使用意图。

3.3.2 权重衡定

首先对比的企业属性是在需求中所进行分析出的相关重要影响因素,在具体的推荐过程中我们会赋予不同的权值。本系统确定指标权重采取层次分析法(AHP),根据专家对各指标重要程度的判断,实现定性到定量的转化,得到各指标的权重。利用层次分析法,根据评估目的将指标层层细化,由专家对各指标进行两两比较,判断低层各指标对其上层指标的相对重要性,并将其相对重要性赋予一定数值,构造两两比较判断矩阵,然后通过若干步骤,计算求得各指标权重的数值。

3.3.3 推荐的组合方式

我们通过大量调查分析发现(如图2所示),a企业集合中的企业往往在信息技术采纳方面有很高的相似性,其案例也值得参照,因此技术b有其科学性,这种推荐结果在理论上应当会有很高的准确性但是其广泛度可能会因为过滤条件过于严格而降低;最后,技术c就是对技术b广度不足的一个良好弥补,通过企业的采纳行为来进行推荐可以增加结果的广度,但是其准确性又会受到影响;因此技术b与技术c同时提供给用户让其综合决策,可以弥补在保证推荐结果准确度一定情况下而结果广度不足的劣势。

4 小 结

将推荐系统服务中小企业信息技术采纳目前只是设想,具体的实效还需要用户去评判。影响企业信息技术采纳的因素是复杂多变的,推荐系统只能在企业进行信息化建设中起到辅助决策的作用并不能代替人做出决策,因此通过推荐系统能帮助决策者、管理者以及相关技术人员减少信息不对称,优化技术采纳的结构,使信息技术采纳更加合理高效,降低企业信息化建设的投资风险,最终达到经济合理的投资获取最大利润的目标。

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