Nätbutiker som tillhandahåller abonnemangstjänster måste förlänga abonnemangsperioderna så länge som möjligt för att öka sina vinster. Konventionella rekommendationsmetoder rekommenderar objekt som bäst sammanfaller med användarens intressen för att maximera köpsannolikheten, vilket inte nödvändigtvis bidrar till att förlänga prenumerationsperioder. Vi presenterar en ny rekommendationsmetod för abonnemangstjänster som maximerar sannolikheten för att prenumerationsperioden förlängs. Vår metod finner frekventa köp mönster i den långa prenumerationsperioden användare, och rekommenderar objekt för en ny användare att simulera de hittade mönster. Med hjälp av överlevnadsanalystekniker extraherar vi effektivt information från loggdata för att hitta mönster. Dessutom drar vi slutsatsen att användarens intressen är att köpa historier baserade på maximala entropimodeller och använder intressena för att förbättra rekommendationerna. Eftersom en längre prenumerationsperiod är resultatet av ökad användarnöjdhet gynnar vår metod både användare och nätbutiker. Vi utvärderar vår metod med hjälp av verkliga loggdata för en online tecknad distributionstjänst för mobiltelefon i Japan.
Vi föreslog en rekommendationsmetod för prenumerationstjänster i REF.
Recommendation method for extending subscription periods
{'venue': "KDD '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}