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一、引言

移动社交媒体的智能推荐功能随着技术的发展得到了广泛应用，智能推荐信息阅读逐渐成为用户移动阅读的重要组成部分。智能推荐系统通过分析用户的兴趣和偏好，向其推荐相关的信息内容，提供了个性化的阅读体验。然而，尽管智能推荐系统在提升用户阅读效果和体验方面有很大潜力，但目前关于智能推荐信息阅读的影响机理研究还存在不足和研究空白。

为了填补这一研究空白，本研究采用了扎根理论的研究方法，通过对21位受访者进行半结构化访谈，收集了丰富的研究数据。在访谈资料的编码分析过程中，我们提炼出了167个初始概念，并将其归纳为28个基本范畴。在进一步的分析中，我们将这些基本范畴归纳为了8个主范畴，并揭示了各主范畴之间的影响关系。

本研究的主要发现包括：智能推荐信息质量、智能推荐系统质量、阅读流体验、心理授权、用户偏好等因素对智能推荐信息阅读产生了正向影响；而时间约束、任务紧急度对智能推荐信息阅读产生了负向影响。此外，智能推荐信息质量和智能推荐系统质量也对阅读流体验和心理授权产生了正向影响。此外，本研究还提出了搜索焦点缺失和任务紧急度两个新的基本范畴，丰富了智能推荐环境下用户阅读行为的研究。

本研究的结果对于智能推荐信息阅读的发展具有重要意义。通过深入了解用户的需求和体验，可以优化智能推荐系统的设计和功能，提升用户的阅读效果和体验。此外，研究结果还可以为相关领域的学者和从业人员提供有关智能推荐信息阅读的参考，推动该领域的进一步研究和发展。二、文献综述

A.移动社交媒体智能推荐功能的发展

随着移动社交媒体的普及和发展，越来越多的用户倾向于在移动设备上进行阅读。移动社交媒体智能推荐功能的出现，为用户提供了个性化的信息推荐，大大提高了用户的阅读效率和体验。智能推荐功能通过分析用户的历史行为、兴趣偏好和社交网络关系等信息，为用户提供与其兴趣相关的内容推荐，使用户能够更加方便地获取自己感兴趣的信息。

在移动社交媒体智能推荐功能的发展过程中，研究学者们也逐渐开始关注智能推荐信息的阅读影响机理。他们通过对用户的行为数据进行分析，揭示了智能推荐信息对用户阅读行为的影响。研究发现，智能推荐信息能够提高用户的阅读效率和体验，使用户能够更加准确地获取所需信息，节省阅读时间。然而，智能推荐信息也可能存在一些问题，比如信息质量不高、系统质量差等，这些问题可能会对用户的阅读行为产生负面影响。

B.智能推荐信息阅读的重要性

智能推荐信息阅读在移动社交媒体中的重要性日益凸显。首先，智能推荐信息能够帮助用户快速获取到自己感兴趣的内容，提高阅读效率。由于移动设备的屏幕较小，用户的阅读空间有限，因此能够快速找到自己感兴趣的信息变得尤为重要。智能推荐系统通过分析用户的兴趣偏好和行为数据，能够提供与用户兴趣相关的内容推荐，帮助用户更加方便地获取所需信息。

其次，智能推荐信息能够提高用户的阅读体验。智能推荐系统不仅能够提供个性化的内容推荐，还能够根据用户的阅读行为进行实时调整，使用户的阅读过程更加流畅和舒适。通过提供个性化的推荐内容和优化阅读界面，智能推荐系统能够提高用户的阅读满意度和体验。

C.现有研究的不足和研究空白

尽管已有许多研究关注了移动社交媒体智能推荐信息阅读的影响机理，但目前的研究还存在一些不足之处。首先，现有研究主要集中在智能推荐信息对用户阅读行为的影响方面，对于智能推荐信息对阅读流体验、心理授权等方面的影响还了解不足。这使得我们对于智能推荐信息阅读的整体影响机理还没有清晰的认识。

其次，现有研究缺乏对于智能推荐系统质量的深入 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 ，本研究丰富了智能推荐环境下用户阅读行为的研究，并为智能推荐信息阅读的发展提供了参考。我们建议在设计智能推荐系统时，要注重提高推荐信息的质量，增强用户的阅读流体验，并尽量减少时间约束和任务紧急度对阅读的负面影响。此外，还需要进一步研究如何解决搜索焦点缺失问题，以提高用户的阅读体验。

尽管本研究取得了一定的研究成果，但也存在一些局限性。首先，样本容量较小，可能无法代表全部用户群体的特征。其次，本研究采用了半结构化访谈的方法，可能存在主观偏差。未来的研究可以考虑增加样本容量，采用多种研究方法进行验证。此外，还可以进一步探索其他可能的影响因素，以更全面地了解智能推荐信息阅读的影响机理。

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