Hidden Variable Models for Market Basket Data. Statistical Performance and Managerial Implications

URN zum Zitieren dieses Dokuments:: urn:nbn:de:bvb:355-epub-349949
DOI zum Zitieren dieses Dokuments:: 10.5283/epub.34994

Hruschka, Harald

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Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 19 Dez 2016 12:28

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Dokumentenart:	Monographie (Working Paper)
Verlag:	Fac. of Business, Economics and Management Information Systems, Univ. of Regensburg
Ort der Veröffentlichung:	Regensburg
Schriftenreihe der Universität Regensburg:	Regensburger Diskussionsbeiträge zur Wirtschaftswissenschaft
Band:	489
Seitenanzahl:	17
Datum:	15 Dezember 2016
Institutionen:	Wirtschaftswissenschaften > Institut für Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl für Marketing (Prof. Dr. Harald Hruschka)
Stichwörter / Keywords:	Marketing; Market Basket Analysis; Factor Analysis; Topic Models; Restricted Boltzmann Machine; Deep Belief Net
Dewey-Dezimal-Klassifikation:	300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Status:	Unveröffentlicht
Begutachtet:	Nie, das Dokument wird nicht wissenschaftlich begutachtet werden
An der Universität Regensburg entstanden:	Ja
Dokumenten-ID:	34994

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We compare the performance of several hidden variable models, namely binary factor analysis, topic models (latent Dirichlet allocation, correlated topic model), the restricted Boltzmann machine and the deep belief net. We shortly present these models and outline their estimation. Performance is measured by log likelihood values of these models for a holdout data set of market baskets. For each ...

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