罗玲;李斌;徐汇樊;王，杨;伊雷娜·科普林斯卡;陈芳 通过分层细分-整合流程进行动态客户细分。 （英语） Zbl 07694486号 机器。学习。 112，编号1，281-310（2023）. 总结：了解客户行为对于制定有效的营销战略或推出具有社会价值的量身定制计划至关重要。客户细分是理解多样化和动态客户行为的关键任务。然而，由于不同产品的受欢迎程度不同，为客户较少的产品建立动态客户行为模型可能会超出数据范围。在本文中，我们提出了一种新的动态客户细分贝叶斯非参数模型——分层碎片凝聚过程（HFCP），该模型允许跨多个产品共享行为模式。我们使用两个真实的购买数据集进行全面的实证评估。我们的结果表明，HFCP可以：（i）自动确定对不同客户行为建模所需的组数；（ii）记录客户群随时间的变化，如拆分和合并；（iii）发现产品之间共享的行为模式，并识别受促销、品牌选择和季节变化影响的类似或不同购买行为的产品；以及（iv）克服过拟合问题，并在估计无形客户的行为方面优于以前的客户细分模型。因此，HFCP是一种灵活而准确的细分模型，利益相关者可以使用它来了解动态客户行为，并比较不同产品的购买行为。 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：顾客区分;购买行为分析;时间数据分析;贝叶斯时间模型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Luo}等人，马赫。学习。112，编号1，281-310（2023；Zbl 07694486） 全文： 内政部 参考文献： [1] Andreyeva，T。；长，MW；Brownell，KD，《食品价格对消费的影响：食品需求价格弹性研究的系统综述》，《美国公共卫生杂志》，100，2，216-222（2010）·doi:10.2105/AJPH.2008.151415 [2] Bertoin，J.，《随机碎片和凝固过程》（2006），剑桥：剑桥大学出版社，剑桥·Zbl 1107.60002号 ·doi:10.1017/CBO9780511617768 [3] 博彻，M。；斯波特，M。；诺克·D。；Kruse，R.，《在动态市场中挖掘不断变化的客户群体》，《应用专家系统》，36，1，155-164（2009）·doi:10.1016/j.eswa.2007.09.006 [4] 巴克林，RE；Gupta，S.，《品牌选择、购买发生率和细分：综合建模方法》，《市场营销研究杂志》，29，2，201-215（1992）·doi:10.1177/00222437920290205 [5] 巴克林，RE；古普塔，S。；Siddarth，S.，《确定消费者购买行为中销售响应的细分》，《营销研究杂志》，35，2，189-197（1998）·doi:10.1177/002224379803500205 [6] Carnein，M.和Trautmann，H.（2019年）。基于使用流聚类的交易数据的客户细分。在Q.Yang、Z.H.Zhou、Z.Gong、M.L.Zhang和S.J.Huang（编辑）的《知识发现和数据挖掘的进展》（第280-292页）中。查姆：斯普林格。 [7] 克雷蒙斯，EK；Nunes，PF，《带着你的长尾：取悦你的消费者并管理你的运营》，《决策支持系统》，51，4，884-893（2011）·doi:10.1016/j.dss.2011.02.007 [8] Costa，A.F.、Yamaguchi，Y.、Trana，A.J.M.、Trana Jr，C.和Christos，F.（2015）。RSC：挖掘和建模社交媒体中的时间活动。《第21届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集》，ACM，第269-278页。 [9] Datta，S.、Majumder，A.和Shrivastava，N.（2010）多产品病毒营销。2010年IEEE数据挖掘国际会议，第118-127页。 [10] Dong，D。；HM Kaiser，《研究经常消费商品的家庭购买和非购买行为：两种模型》，《应用经济学》，第40、15、1941-1951页（2008年）·数字对象标识代码：10.1080/00036840600949272 [11] 杜，N。；梁，Y。；巴尔坎，MF；戈梅兹·罗德里格斯，M。；Zha，H.，连续时间扩散网络中多产品的可扩展影响最大化，机器学习研究杂志，18，2，1-45（2017）·Zbl 1433.91114号 [12] 埃奎卢兹，VM；Zimmermann，MG，信息传递和羊群行为：对金融市场的应用，物理评论快报，85，26，5659-5662（2000）·doi:10.1103/PhysRevLett.85.5659 [13] Elliott，L.，&Teh，Y.W.（2012）遗传数据的可缩放插补与离散片段-整合过程。《神经信息处理系统会议记录》，第2852-2860页。 [14] Elliott，LT；Teh，YW，用于遗传插补和合并推断的非参数HMM，《电子统计杂志》，10，2，3425-3451（2016）·Zbl 1357.62314号 ·doi:10.1214/16-EJS1197 [15] Fan，X.、Li，B.、Luo，L.和Sisson，S.A.（2021）。贝叶斯非参数空间划分：一项调查。《第30届人工智能测量轨道国际联合会议论文集》（IJCAI-21），第4408-4415页。 [16] Frühwirth-Schnatter，S.，《数据增强和动态线性模型》，《时间序列分析杂志》，第15、2、183-202页（1994年）·Zbl 0815.62065号 ·doi:10.1111/j.1467-9892.1994.tb00184.x [17] 岩田，T.、渡边，S.、山田和田，N.（2009）用于分析消费者购买行为的主题跟踪模型。《第22届国际人工智能联合会议论文集》，AAAI出版社，第1427-1432页。 [18] Kim，H.、Takaya，N.和Sawada，H.（2014）。通过分层时间尺度模型跟踪采购决策的时间动态。《第23届ACM信息和知识管理国际会议记录》，ACM，第1389-1398页。 [19] Kim，H.、Takaya，N.和Sawada，H.（2017年）。基于分层时间尺度分析消费者行为的时间动态。IEICE信息与系统交易，E100-D（4），693-703。 [20] Kotler，P.和Armstrong，G.（2010年）。营销原则。培生教育。 [21] Li，B.，Zhu，X.，Li，R.，Zhang，C.，Xue，X.和Wu，X.（2011）。随着时间的推移，跨域协作过滤。第22届国际人工智能联合会议记录（IJCAI-11），第2293-2298页。 [22] Luo，L.、Li，B.、Koprinska，I.、Berkovsky，S.和Chen，F.（2016）。发现对促销有不同反应的临时购买模式。《第25届ACM信息和知识管理国际会议记录》，ACM，第2197-2202页。 [23] Luo，L.，Li，B.，Koprinska，I.，Berkovsky，S.，&Chen，F.（2017）通过碎片化整合过程跟踪客户购买行为细分的演变。第26届国际人工智能联合会议记录，第2414-2420页。 [24] O.内泽尔。；拉廷，JM；Srinivasan，V.，《客户关系动态的隐马尔可夫模型》，《营销科学》，第27、2、185-204页（2008年）·doi:10.1287/mksc.1070.0294 [25] Pitman，J.（2002a）组合随机过程。技术代表621，加州大学伯克利分校统计系圣面粉课程讲稿·兹比尔1103.60004 [26] Pitman，J.，区间划分的分裂与合并变换的Poisson-Dirichlet和GEM不变分布，组合数学，概率与计算，11，5，501-514（2002）·Zbl 1011.60051号 ·doi:10.1017/S0963548302005163 [27] Pitman，J.，&Yor，M.（1997）从稳定子函数导出的双参数Poisson-Dirichlet分布。《概率年鉴》，第855-900页·Zbl 0880.60076号 [28] Ren，L.、Dunson，D.B.和Carin，L.（2008）。动态分层dirichlet过程。《第25届机器学习国际会议论文集》，第824-831页。 [29] Ross，S.M.（1996）。随机过程（第2卷）。纽约：威利·Zbl 0888.60002号 [30] Sarkar，D.、Bali，R.和Sharma，T.（2018年）。客户细分和有效交叉销售（第373-405页）。加州伯克利：Apress。 [31] Sethuraman，J.，《Dirichlet先验的构造性定义》，《中国统计》，4，2，639-650（1994）·Zbl 0823.62007号 [32] 宋，HS；金，JK；Kim，SH，挖掘互联网购物中心中客户行为的变化，应用专家系统，21，3，157-168（2001）·doi:10.1016/S0957-4174（01）00037-9 [33] 泰勒，A。；Wilson，F。；亨德里，G。；Allman-Farinelli，M。；Noakes，M.，《健康手推车指数评估家庭食品供应膳食质量的可行性》，《英国营养杂志》，114，12，2129-2137（2015）·文件编号：10.1017/S0007114515003827 [34] Teh，YW；密歇根州约旦；比尔，MJ；Blei，DM，层次Dirichlet过程，《美国统计协会杂志》，101，476，1566-1581（2006）·Zbl 1171.62349号 ·doi:10.1198/016214500000302 [35] Teh、YW.、。，Blundell，C.和Elliott，L.（2011年）。使用碎片-凝固过程模拟遗传变异。《神经信息处理系统会议记录》，第819-827页。 [36] Wang，J.，&Zhang，Y.（2013）。电子商务推荐机会模型：合适的产品；时机合适。第36届美国计算机学会信息检索研究与开发会议论文集，美国计算机学会，第303-312页。 [37] 邢，EP；Sohn，KA，Hidden Markov Dirichlet过程：在开放祖先空间中建模遗传推理，Bayesian Analysis，2，3，501-527（2007）·Zbl 1332.62352号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。