介绍电子商务发展背景下信息过载现象以及个性化推荐系统的兴起，并强调其在电商中的应用及其理论与实践意义。
明确探究个性化推荐系统对消费者购买意愿的影响路径及感知信任、感知价值等中介变量的作用。
概述采用文献分析法、问卷调查法和统计分析法（SPSS）的技术路线。
介绍论文的整体结构安排，包括各章节的内容概要。
定义个性化推荐系统并分类（基于内容、协同过滤、混合推荐），并探讨其测量维度（信息质量、推荐方式、交互性）。
介绍SOR（刺激-机体-反应）理论及其在个性化推荐系统中的应用。
定义消费者购买意愿并探讨其影响因素，包括技术接受模型（TAM）与感知价值理论。
总结个性化推荐对购买意愿的直接影响及感知信任、感知价值的中介作用。
评价现有研究的不足之处，指出进一步研究的方向。
基于SOR理论整合个性化推荐系统对消费者购买意愿的影响路径。
定义自变量（个性化推荐特征）、中介变量（感知信任、感知价值）和因变量（消费者购买意愿）。
提出H1、H2、H3三个假设，即个性化推荐对感知信任/价值的影响，感知信任/价值对购买意愿的影响，以及感知信任/价值在两者之间的中介作用。
参考已有量表设计问卷，包括自变量、中介变量和因变量的测量项。
描述样本特征（年龄、性别、网购频率），并说明数据收集方法。
通过剔除无效问卷来确保数据的有效性。
通过Cronbach’s α系数检验信度，通过探索性因子分析和验证性因子分析检验效度。
进行各变量的均值、标准差计算及Pearson相关系数分析。
通过回归分析和结构方程模型（SEM）检验个性化推荐对购买意愿的直接影响及中介效应。
总结假设是否成立，并将结果与已有文献进行对比。