基于深度学习的预测：来自在线时尚行业的案例研究
机器学习
2023-05-25 v1 人工智能
摘要
在线时尚行业的需求预测尤其适合全局、数据驱动的预测模型，因为该行业具有一系列特殊挑战。这些挑战包括数据量庞大、不规则性、目录中高 turnover 率以及固定库存假设。虽然标准深度学习预测方法可应对其中许多问题，但固定库存假设需要通过紧密控制价格与需求之间的关系来特殊处理。在本案例研究中，我们详细描述了该预测问题的数据及建模方法，并给出了突显我们方法有效性的实证结果。
引用
@article{arxiv.2305.14406,
title = {Deep Learning based Forecasting: a case study from the online fashion industry},
author = {Manuel Kunz and Stefan Birr and Mones Raslan and Lei Ma and Zhen Li and Adele Gouttes and Mateusz Koren and Tofigh Naghibi and Johannes Stephan and Mariia Bulycheva and Matthias Grzeschik and Armin Kekić and Michael Narodovitch and Kashif Rasul and Julian Sieber and Tim Januschowski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.14406},
year = {2023}
}