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A Gradient Descent Method for Estimating the markov chain choice model

Journal of the Operations Research Society of China 2023年第2期11卷 371-381页

作者： Lei Fu Dong-Dong Ge School of Information Management and Engineering Shanghai University of Finance and EconomicsShanghai 200433China

In this paper,we propose a gradient descent method to estimate the parameters in a markov chain choice model.Particularly,we derive closed-form formula for the gradient of the log-likelihood function and show the convergence of the algorithm.Numerical experiments verify the efficiency of our approach by comparing with the expectation-maximization algorithm.We show that the similar result can be extended to a more general case that one does not have observation of the no-purchase data.

关键词： markov chain choice model Parameter estimation Gradient descent method

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