存在徽章情况下的连续时间用户建模：一种概率方法

用户建模在向用户提供定制化网络服务并提升其参与度方面发挥着重要作用。然而，文献中的大多数用户模型并未显式考虑用户的时间行为。近来，连续时间用户建模获得了相当多的关注，并且许多基于时间点到过程的用户行为模型被提出。但是，典型的基于点过程的模型常常考虑同伴影响和内容对用户参与的作用，而忽略了其他因素。游戏化元素正是被忽略的因素之一，尽管它们对在线服务中的用户参与有很强的影响。本文中，我们提出相互依赖的多维时间点到过程，除同伴影响和内容因素外，还能捕捉徽章对用户参与的影响。我们将所提过程扩展至对基于社区的问答网站上的用户动作建模，并提出了一种基于变分EM（Variational-EM）的推断算法，能够高效学习模型参数。在来自Stack Overflow的合成与真实数据上的大量实验表明，我们的推断算法能高效学习参数，且相较其他方法，所提方法能更好地预测用户行为。