Abstract-Tanken att sammanhanget är viktigt vid förutsägelse kundbeteende har bevarats av forskare inom marknadsföring och data mining. Men ingen systematisk studie som mäter hur mycket den kontextuella informationen egentligen betyder för att bygga kundmodeller i personaliseringsapplikationer har gjorts tidigare. I den här artikeln studerar vi hur viktig den kontextuella informationen är när man förutsäger kundernas beteende och hur man använder det när man bygger kundmodeller. Det görs genom att genomföra en empirisk studie över ett brett spektrum av experimentella tillstånd. De experimentella resultaten visar att sammanhang spelar roll när man modellerar enskilda kunders beteende och att det i vissa fall är möjligt att dra slutsatser av de befintliga uppgifterna med rimlig noggrannhet. Det visas också att betydande resultatförbättringar kan uppnås om sammanhanget är "svårt" modellerat, såsom beskrivs i detta dokument. Dessa resultat har betydande konsekvenser för datagrävare och marknadsförare. De visar att kontextuell information spelar roll i personaliseringen och företagen har olika möjligheter att både göra kontexten värdefull för att förbättra prediktiva prestanda hos kundernas beteende och minska kostnaderna för att samla in kontextuell information.
Särskilt REF-studien att det i vissa fall är möjligt att dra slutsatser av de befintliga uppgifterna med rimlig noggrannhet.
Using Context to Improve Predictive Modeling of Customers in Personalization Applications
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}