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首页> 外文会议>E-Commerce and Web Technologies; Lecture Notes in Computer Science; 4082 >Web User Segmentation Based on a Mixture of Factor Analyzers
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Web User Segmentation Based on a Mixture of Factor Analyzers

机译：基于因子分析器混合的Web用户细分

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This paper proposes an approach for Web user segmentation and online behavior analysis based on a mixture of factor analyzers (MFA). In our proposed framework, we model users' shared interests as a set of common latent factors extracted through factor analysis, and we discover user segments based on the posterior component distribution of a finite mixture model. This allows us to measure the relationships between users' unobserved conceptual interests and their observed navigational behavior in a principled probabilistic manner. Our experimental results show that the MFA-based approach results in finer-grained representation of user behavior and can successfully discover heterogeneous user segments and characterize these segments with respect to their common preferences.
机译：本文提出了一种基于混合因素分析器（MFA）的Web用户细分和在线行为分析的方法。在我们提出的框架中，我们将用户的共同利益建模为一组通过因素分析提取的共同潜在因素，并基于有限混合模型的后验分量分布发现用户细分。这使我们能够以有原则的概率方式测量用户未观察到的概念兴趣与其观察到的导航行为之间的关系。我们的实验结果表明，基于MFA的方法可以更精细地表示用户行为，并且可以成功发现异构用户细分，并根据他们的共同偏好来表征这些细分。

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