文件名称：个性化排名的长尾效应-研究论文
文件大小：4.21MB
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更新时间：2024-06-29 10:22:07
Long tail effect
我们研究了消费者从在线零售商提供的个性化产品建议中受益的程度。 使用来自主要在线零售商进行的大规模随机实验的数据，我们表明，相对于基于非个性化畅销书的排名，个性化产品排名会诱导用户购买更多种类的商品。 为了研究用户是否从这种需求的转变中受益，我们估计了一个经验选择模型，并用它来衡量个性化对消费者剩余的影响。 我们的模型通过将标准考虑模型与来自计算机科学的潜在分解方法相结合来捕捉灵活的味道异质性。 这种组合使我们能够从搜索历史和个性化排名的数据中估计用户的品味，同时还认识到用户历史被显示项目的突出程度所混淆。 我们估计了用户的品味，并表明个性化排名使普通用户的消费者剩余增加了 30%。 这种效果的出现主要是因为个性化使具有小众品味的用户更有可能发现相关的小众商品。 如果没有个性化，零售商将只提供其当前分类的 25%，因为这些小众商品中的大多数永远找不到他们的受众。