Forscher in den Bereichen quantitativer Vermarktung und Transport Forschung haben sich auf diesen Erkenntnissen gebaut anspruchsvolle Modelle individuelle Ebene Verhalten zu entwickeln, für das eine Auswahl der Geschichte zur Verfügung steht, wie zum Beispiel für häufig gekauften Waren Supermarkt.
Wir zielen darauf ab, diese behaviorally nuancierte Wahl Modelle für eine Vielzahl von Problemen in der Soziologie und verwandten Disziplinen anpassen und erweitern sie für ermöglichen und die Verwendung von Screening-Mechanismen Individuen zu identifizieren.
Da keine Allzweck-Methode, um Daten von der Komplexität hier verwendeten Skalen, verwenden wir eine parallelisierte Strategie lokale Netz Suche mit kommerzieller Software als Motor latente Klassen zu extrahieren, die sie über Site-Benutzer Unterschiede in Präferenz zu quantifizieren und beiden Stufen umfassen.
Wir verwenden dann eine Kombination von stochastisch und Gradienten-basierte Methoden zwischen Abschätzen der zweistufigen, latent Klassenmodelle für einen gegebenen Satz von Knoten und Erkundung der Raum von möglichen Knoten iterieren. Wir modellieren jede Wahl als realisierter Ergebnis eines zugrunde liegenden Gebrauchsmuster: Surfen ein Profil oder später, Schreiben schlägt vor, dass das Profil der Attribute relativ wünschenswert sind.
Solche Splines bestehen aus linearen Funktionen an bestimmten Punkten genannt Knoten verbunden sind. Wenn Knotenpositionen bekannt sind, im Voraus, zum Taschengeld Lady Nahe Rosbach vor der Höhe Beispiel ein Einbruch in Dienstprogramm für Männer unter einer gegebenen Höhe schätzt die Steigungen von jedem der Komponenten-linearen Funktionen ist einfach und schnell; aber hier wollen wir sowohl die Pisten und die Knoten selbst, die sehr nicht-triviale zu identifizieren ist So braucht man eine stark effiziente Methode, um potenzielle Knotenkonfigurationen Materialien und Methoden zu erkunden.
