مقاله انگلیسی مدلسازی شبکه عصبی رضایت مصرف کننده در تجارت موبایلی
ترجمه نشده

مقاله انگلیسی مدلسازی شبکه عصبی رضایت مصرف کننده در تجارت موبایلی

عنوان فارسی مقاله: مدلسازی شبکه عصبی رضایت مصرف کننده در تجارت موبایلی: یک تحلیل تجربی
عنوان انگلیسی مقاله: Neural network modeling of consumer satisfaction in mobile commerce: An empirical analysis
مجله/کنفرانس: سیستم های خبره با کاربردها - Expert Systems With Applications
رشته های تحصیلی مرتبط: مدیریت، فناوری اطلاعات
گرایش های تحصیلی مرتبط: بازاریابی، مدیریت فناوری اطلاعات، تجارت الکترونیکی
کلمات کلیدی فارسی: تجارت موبایلی، رضایت مصرف کننده، شبکه عصبی مصنوعی، تحرک، اعتماد
کلمات کلیدی انگلیسی: Mobile commerce, Consumer satisfaction, Artificial neural network, Mobility, Trust
نوع نگارش مقاله: مقاله پژوهشی (Research Article)
نمایه: Scopus - Master Journals List - JCR
شناسه دیجیتال (DOI): https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114803
دانشگاه: ـ
صفحات مقاله انگلیسی: 16
ناشر: الزویر - Elsevier
نوع ارائه مقاله: ژورنال
نوع مقاله: ISI
سال انتشار مقاله: 2021
ایمپکت فاکتور: 6.954 درسال 2020
شاخص H_index: 207 درسال 2020
شاخص SJR: 1.368 درسال 2020
شناسه ISSN: 0957-4174
شاخص Quartile (چارک): Q1 درسال 2020
فرمت مقاله انگلیسی: PDF
وضعیت ترجمه: ترجمه نشده است
قیمت مقاله انگلیسی: رایگان
آیا این مقاله بیس است: بله
آیا این مقاله مدل مفهومی دارد: دارد
آیا این مقاله پرسشنامه دارد: ندارد
آیا این مقاله متغیر دارد: دارد
آیا این مقاله فرضیه دارد: دارد
کد محصول: E15582
رفرنس: دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
فهرست مطالب (انگلیسی)

Abstract
Graphical abstract
Keywords
Introduction
Literature review and research model
Research methodology
Empirical findings
ANNs
The selection of ANN parameters
Sensitivity analysis
Discussion and implications
Conclusion, limitations and avenues for future research
CRediT authorship contribution statement
Declaration of Competing Interest
Acknowledgements
References

بخشی از مقاله (انگلیسی)

ABSTRACT
The mobile commerce (m-commerce) industry has rapidly grown in value in recent years, as has the number of m-commerce service providers and interest in it from consumers and academia alike. In order to ensure customer loyalty, providers must determine which factors influence consumer satisfaction in m-commerce. Therefore, the objective of this study is to determine and rank the significant predictors of satisfaction in m-commerce. The paper also develops a procedure for artificial neural network model design and parameter setting in technology acceptance studies. Data was collected from 224 users of m-commerce services. The results presented are based on a combination of structural equation modeling (SEM) and artificial neural network (ANN) analyses. A multilayer perceptron was used for ANN modeling. The results show that the optimal ANN model has one hidden layerand a sigmoid as an activation function in both layers, while the number of hidden nodes should be determined using a recommended rule-of-thumb. In addition, mobility and trust were found to be the most significant determinants of consumer satisfaction in m-commerce. The results of the study are significant as they have important implications for both academia and companies, due to the fact that some of the factors investigated in the study, such as mobility, have rarely been explored in previous consumer satisfaction studies, but were proved to be very significant. Another important result of the study is the proposal of a detailed procedure of ANN model design and the recommendations made for the selection of ANN model architecture and parameter settings.
Introduction
Mobile phones are nowadays the most popular devices used forcommunication among people (eMarketer, 2016), not  only for conversation but also e-mail, text messaging and video calls. Increasingly mobile devices – particularly smartphones and tablets – are being used for many other activities, including purchases and payments.