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首页> 外文会议>International Conference on Systems, Man, and Cybernetics >Collaborative filtering analysis of consumption behavior based on the latent class model
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Collaborative filtering analysis of consumption behavior based on the latent class model

机译：基于潜在类模型的消费行为协同过滤分析

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In this manuscript, we investigate a collaborative filtering method to characterize consumption behavior (or evaluation) of customers (or users) and services (or items) for marketing. Assuming that each customer and service have the invisible attribute, which is called latent class, we propose a new Bayesian statistical model that consumption behavior is probabilistically arise based on a latent class combination of a customer and service. Then, we show the method to estimate parameters of a statistical model based on the variational Bayes method and the mean field approximation. Consequently, we show the effectiveness of the proposed model and the estimation method by simulation and analyzing actual data.
机译：在本手稿中，我们研究了一种协作过滤方法，以表征客户（或用户）和服务（或项目）的营销消费行为（或评估）。假设每个客户和服务都具有不可见的属性（称为潜在类），我们提出了一种新的贝叶斯统计模型，该模型基于客户和服务的潜在类组合来随机出现消费行为。然后，我们展示了基于变分贝叶斯方法和均值场近似来估计统计模型参数的方法。因此，我们通过仿真和分析实际数据证明了所提模型和估计方法的有效性。

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