一种用于产品布局的空间需求概率模拟器
人工智能
2020-01-13 v1
摘要
将消费者与相关产品建立联系,在线上与线下商业中均为非常重要的问题。在实体零售中,产品陈列是连接消费者与产品的有效方式。然而,在门店内选择产品位置可能是一个繁琐的过程。此外,由于数据稀缺以及物理世界中探索与实验成本高昂,学习线下零售中的重要空间模式颇具挑战。为应对这些挑战,我们提出一种实体零售中空间需求的随机模型。我们表明,所提模型比现有基线对需求更具预测性。我们还对不同的自动化技术进行了初步研究,并表明可通过 Deep Q-Learning 学习到最优产品分配策略。
引用
@article{arxiv.2001.03210,
title = {A Probabilistic Simulator of Spatial Demand for Product Allocation},
author = {Porter Jenkins and Hua Wei and J. Stockton Jenkins and Zhenhui Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.03210},
year = {2020}
}
备注
8 pages, The AAAI-20 Workshop on Intelligent Process Automation