A Meta-Analysis Research on Influencing Factors of Users’ Adoption Intention of Personalized Algorithm Recommendation Services

Abstract

Abstract: In the era of digital intelligence, personalized algorithm recommendation services are developing rapidly. There are inconsistencies in the findings of empirical studies on the factors influencing the adoption intention of users of personalized algorithmic recommendation services. In order to clarify the key influencing factors, the empirical research results on this topic were sorted out and re-analyzed to provide reference for subsequent research. This paper used the meta-analysis method to identify 14 key factors from 51 domestic and foreign empirical studies focusing on the adoption intention of users of personalized algorithm recommendation services. Among these factors, trust, attitude, perceived pleasure, interaction quality, recommendation information quality and other factors played a strong role in user’s adoption intention. Research time, social environment and application platform type moderated the relationship between the relevant variables and the adoption intention of users of personalized algorithm recommendation services.

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