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用户评分行为建模与理解是推荐系统研究的热点与重点。用户评分行为是复杂的心理学过程,受多个心理学因素的影响。建模与理解用户评分行为,对提升用户画像并指导推荐算法的设计与改进以及对互联网应用、数字经济等具有指导与借鉴意义。
数据技术的发展让厂商可追踪消费者历史购买信息并基于其显示偏好进行差别定价,即基于行为定价(behavior-basedpricing,BBP)。同时,随着各类市场中可供消费者选择的商品种类和数量激增,消费者寻求多样性行为变得越发显著。本文主要研究竞争厂商在面对寻求多样性的消费者时基于行为定价的本质特征和形成机制,并探讨了其对厂商利润的影响。基于双寡头两阶段动态定价模型,本文研究发现,厂商均衡时的定...
针对当前个性化精准营销推荐策略研究中用户情境多样性和动态性等问题的挑战,提出了一种移动情境感知环境下的用户行为模式挖掘算法。该方法采用一种嵌套键值模型,对多源异构的移动情境感知信息进行有效融合和存储,构建了基于规则的多维序列模式挖掘算法MSP及其改进算法UTDMSP,能够从用户移动情境感知信息和交互行为中发现全局频繁和局部频繁的用户行为模式,识别用户长期保持的行为习惯和兴趣偏好,以及近期习惯和偏好...

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