在本文中，我们考虑零膨胀数据矩阵的非负矩阵分解（NMF）中因子数的确定。这种零膨胀情况导致对非负数据矩阵的逼近较差。为了解决这个问题，我们使用零膨胀复合泊松-伽马分布作为NMF中的误差分布。此外，我们考虑了模型顺序选择的自动相关性确定（ARD）。我们的仿真研究表明，对于零膨胀数据，我们的方法优于基本ARD方法。我们将我们提出的方法应用于实际购买数据，以确定购买模式的数量。