【摘 要】
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银行卡支付在社会消费行为中占很大比例,在促进经济增长中发挥重大作用,因此,预测持卡消费行为具有重要意义。然而,传统方法难以有效应对复杂数据和动态变化。为此,提出基于
【机 构】
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首都经济贸易大学统计学院,中国人民大学应用统计研究中心&,统计学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项(13XNI011)~~
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银行卡支付在社会消费行为中占很大比例,在促进经济增长中发挥重大作用,因此,预测持卡消费行为具有重要意义。然而,传统方法难以有效应对复杂数据和动态变化。为此,提出基于二次聚类和隐马尔可夫链（HMC）理论的个体消费行为预测方法。首先,对消费行为按照序列进行模式聚类,并引入惩罚聚类进行二次聚类,对序列模式中的层次状态进行平衡划分;其次,利用HMC来估计序列中消费层次的状态转移,对用户的未来消费行为进行预测。最后,通过实验比较分析传统聚类、无惩罚序列聚类和带惩罚项的聚类结果表明,提出的基于二次聚类和隐马氏链的方法
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