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J-GLOBAL ID：202102244874965465   整理番号：21A1689939

ビデオ監視データを用いた販売機のための製品需要推定:グループラッソ法【JST・京大機械翻訳】

Product demand estimation for vending machines using video surveillance data: A group-lasso method

著者 (5件)： Ding Xiaohui (School of Management and Engineering, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Chen Caihua (School of Management and Engineering, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Li Chongshou (School of Computing and Artifical Intelligence, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Lim Andrew (School of Computing and Artifical Intelligence, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Lim Andrew (Red Jasper Holdings Pte Ltd, Singapore, Singapore)
資料名： Transportation Research. Part E. Logistics and Transportation Review  (Transportation Research. Part E. Logistics and Transportation Review)
巻： 150  ページ： Null  発行年： 2021年 
JST資料番号： W1058A  ISSN： 1366-5545  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ホスト販売情報には,製品需要と置換の推定に及ぼす著しい影響がある。しかし,実際の応用におけるそのような情報を認識する困難さは,研究にほとんど使用されていない。本論文では,協調小売業者により提供されるビデオ監視データから抽出される,失われた販売情報を用いて,新しいグループラッソベース製品需要モデルを取り上げる。グループ-ラッソ法を用いて,SKUの各ペア間の置換挙動を特性化した。次に,効率と収束が証明されている交互最小化アルゴリズムを設計して,モデルを解明した。モデルを評価するために,提案した方法,時系列予測,およびこれらのモデルを実際のデータセットに適用することによるナイーブ法の比較実験を行った。実験結果は,提案モデルが総販売レベルで8%高い精度を得て,SKU販売レベルでより正確に予測し,その優位性を実証した。さらに,著者らは,小売業と顧客の端の両方からの社会的影響を測定するために,一対の福祉関数を定義した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  小売 ,  社会福祉 ,  キャラクタリゼーション ,  比較試験 ,  *小売業
準シソーラス用語： 時系列予測 ,  *ビデオ監視 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 失われた販売 ,  ビデオ監視 ,  グループラッサ ,  需要推定 ,  販売機

分類 (1件)： マーケティング  (KA06020W)

タイトルに関連する用語 (4件)： ビデオ監視 ,  販売 ,  需要 ,  推定