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随着智能手机的普及，移动网络环境的升级，移动互联网时代已经全面降临。用户可以通过丰富的应用在移动端实现通信、社交、搜索、娱乐等功能。由于手机的便携性和实时在线的特性，近一两年来，用户对于手机的依赖和使用时间大幅提升。传统的电子商务公司也将重心全面转向移动端，纷纷推出自己的移动客户端。越来越多的用户通过手机进行商品的浏览、购买。移动电子商务应用所占整体业务的比重快速提高。但由于信息过载的问题，用户难以通过传统的搜索找到合适的商品。商品推荐作为解决信息过载重要的手段，记录用户的历史和实时行为，分析用户习惯和喜好，为用户进行个性化推荐。 本文通过深入研究国内外与推荐系统相关文献，对品牌信任、可靠性、方便性、交互、界面这些影响用户接受推荐的关键要素研究。结合信息接受理论，涉入度理论，认知差异理论建立研究模型。本文以S公司的推荐系统和用户人群为研究样板。设计结构化量表问卷和回收。利用SPSS和AOMS软件对模型和统计数据进行实证分析，验证假设模型是否成立。 经过研究发现:涉入高-适应型、涉入高-创新型、涉入低-适应型、涉入低-创新型，在品牌信任、可靠性、方便性、交互、界面影响因素上存在明显的区别。根据研究结论，本文对移动推荐系统提出了一定的优化建议。