文件名称：体验产品的一般消费者偏好模型：在Internet推荐服务中的应用-研究论文
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文件格式：PDF
更新时间：2024-06-08 10:34:37
Consumer Model for Stated/Revealed Preference
我们为体验产品提供了一种通用的消费者偏好模型，该模型克服了消费者选择模型的局限性，尤其是当通过捕获商品的某些定性属性或相对于可用偏好数据的数量相对而言不容易考虑太多属性时未观察到的产品属性对同一产品的参考消费者残差的影响。 为此，我们将产品实用程序的确定性组件分解为两部分：由观察到的属性解释的观察到的组件和由于未观察到的属性导致的未观察到的组件。 通过将未观察到的分量与代表较早使用过该产品并对其进行评估的同类人群的虚拟专家的相应残差进行关联，来估计未观察到的分量。 我们的方法包括确定此类虚拟专家，并确定在估计目标人员的残差时应给予他们的相对重要性。 使用贝叶斯估计方法和MCMC模拟推断，我们将我们的方法应用于两种类型的消费者偏好数据：（1）Internet推荐服务的在线消费者收视率（陈述的偏好）数据，以及（2）电影的离线消费者收视率（显示的偏好）数据。 我们凭经验表明，我们的新方法在样本内和样本外拟合方面均优于几种替代协作过滤和基于属性的偏好模型。 我们的模型适用于Internet推荐服务和消费者选择研究。