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本文提出了一个针对带面板数据的Markov Chain选择模型的框架,包括利用偏序偏好信息的新型EM算法进行估计、个性化选择预测以及分类优化。在合成数据和sushi数据集上的实验结果表明,相比传统方法有显著改进。