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The Dynamics of Repeat Consumption

机译：重复消费的动力学

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We study the patterns by which a user consumes the same item repeatedly over time, in a wide variety domains ranging from check-ins at the same business location to re-watches of the same video. We find that recency of consumption is the strongest predictor of repeat consumption. Based on this, we develop a model by which the item from t timesteps ago is reconsumed with a probability proportional to a function of t. We study theoretical properties of this model, develop algorithms to learn reconsumption likelihood as a function of t, and show a strong fit of the resulting inferred function via a power law with exponential cutoff. We then introduce a notion of item quality, show that it alone underperforms our recency-based model, and develop a hybrid model that predicts user choice based on a combination of recency and quality. We show how the parameters of this model may be jointly estimated, and show that the resulting scheme outperforms other alternatives.
机译：我们研究了用户在一段时间内重复消费同一商品的方式，这些商品的使用范围广泛，从同一营业地点的签到到重新观看同一视频。我们发现，消费的新近性是重复消费的最强预测指标。基于此，我们开发了一个模型，通过该模型可以重新消耗t个时间步长之前的项，并且该概率与t的函数成正比。我们研究了该模型的理论特性，开发了算法来学习作为t的函数的再消费可能性，并通过幂指数与指数截止值显示了所得推论函数的强拟合。然后，我们引入项目质量的概念，表明其质量不及我们基于新近度的模型，并开发一种混合模型，该模型基于新近度和质量的组合来预测用户的选择。我们展示了如何共同估算该模型的参数，并表明所产生的方案胜过其他选择。

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