Результаты исследований, проведенных в сотрудничестве с профессором Лю Шэном из Торонтского университета и профессором Шен Цзецзюнем из Гонконгского университета, были опубликованы в ведущем международном журнале Manufacturing & Service Operations Management (M & SOM) в области управления операциями.https: / / doi.org / 10.1287 / msom.202.2.0453В)).Документ, озаглавленный « Pooling and Boosting for Demand Prediction in Retail: A Transfer Learning Approach», был первым автором.
В документе, посвященном прогнозированию спроса со стороны онлайн - ритейлеров, предлагается система прогнозирования агрегации на основе обучения миграции (Pooling and Boosting), в которой информация о продажах верхнего уровня используется в качестве регулярного элемента для прогнозирования нижнего уровня, тем самым повышая эффективность прогнозирования нижнего уровня.В документе также анализируются и доказываются границы погрешностей прогнозирования метода, эффективно исследуются и решаются проблемы компромисса между отклонениями и дисперсиями, возникающими при применении метода машинного обучения к прогнозированию продаж.Рамки прогнозирования, предложенные в документе, могут эффективно помочь партнеру Jingdong повысить точность прогнозирования продаж и снизить эксплуатационные расходы. Согласно внутренним расчетам Jingdong, этот метод может сэкономить от 0,01 до 0,29 юаней эксплуатационных расходов на каждый проданный товар в Jingdong.
Стоит отметить, что эта работа получила премию Finalist от M & SOM Practice - Based Research Competition, которая является первой наградой отечественного университета.
Manufacturing & Service Operations Management является ведущим международным журналом в области управления операциями, включая UTD24 и FT50, а также журналы категории A + нашей академии.
