W e tillämpa slumpmässig graf modellering metod för att analysera bipartite konsument-produkt grafer som representerar försäljningstransaktioner för att bättre förstå konsumenternas köpbeteende i e-handelsinställningar. Baserat på två verkliga e-handelsdatamängder fann vi att sådana grafer visar topologiska egenskaper som avviker avsevärt från teoretiska förutsägelser baserade på standardiserade slumpmässiga grafmodeller. I synnerhet observerade vi genomgående större än förväntat genomsnittliga väglängder och en större än förväntad tendens till kluster. Sådana avvikelser tyder på att konsumenternas produktval inte är slumpmässiga även om konsumenternas och produkternas attribut är dolda. Våra resultat rättfärdigar en stor familj av samverkande filtreringsbaserade rekommendationsalgoritmer som endast gör produktrekommendationer baserade på tidigare försäljningstransaktioner. Genom att analysera de simulerade konsument-produkt grafer som genereras av modeller som bäddade två representativa rekommendation algoritmer, fann vi att dessa rekommendation algoritm-inducerade grafer i allmänhet gav en bättre matchning med den verkliga världen konsument-produkt grafer än rent slumpmässiga grafer. Konsekventa avvikelser i topologiska egenskaper kvarstod dock. Dessa resultat motiverade utvecklingen av en ny rekommendationsalgoritm baserad på grafpartitionering, som syftar till att uppnå höga klusterkoefficienter liknande dem som observerats i de verkliga e-handelsdatamängderna. Vi visar empiriskt att denna algoritm avsevärt överträffar representativa samverkande filtreringsalgoritmer i situationer där de observerade klusterkoefficienterna i konsument-produktgraferna är tillräckligt större än vad som kan redovisas av dessa standardalgoritmer.
REF analyserar de tvåpartsgrafer över konsumentprodukter som representerar försäljningstransaktioner i en e-handelsmiljö.
Analyzing consumer-product graphs: Empirical findings and applications in recommender systems
{'venue': 'MANAGEMENT SCIENCE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}