HERMES:非定常ファッション時系列のための外部信号の包含を伴うハイブリッド誤り訂正モデル【JST・京大機械翻訳】

David Etienne; Bellot Jean; Corff Sylvain Le

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217662723421 整理番号：22P0285836

HERMES:非定常ファッション時系列のための外部信号の包含を伴うハイブリッド誤り訂正モデル【JST・京大機械翻訳】

HERMES: Hybrid Error-corrector Model with inclusion of External Signals for nonstationary fashion time series

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発行年： 2022年02月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年09月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

非定常時系列を予測するための開発モデルとアルゴリズムは,長年の統計問題である。多くの応用,特にファッションや小売業にとっては,最適な在庫決定を行い,大量の廃棄物を避けることが重要である。最先端のコンピュータビジョンアプローチによるソーシャルメディアに関する数千のファッション傾向を追跡することによって,著者らはファッション時系列予測のための新しいモデルを提案した。著者らの貢献は2倍である。著者らは,最初に,10000週の時間シリーズを収集するデータセットを公開する。影響動力学が,出現傾向検出の鍵であるので,著者らは,影響者の行動を表す外部弱信号と,各時系列と関係づける。第二に,そのようなデータセットを活用するために,新しいハイブリッド予測モデルを提案した。本アプローチは,散発的外部信号を含むために,季節成分およびグローバル再帰ニューラルネットワークと一時系列パラメトリックモデルを結合した。このハイブリッドモデルは,M4競争の毎週の時系列で,提案したファッションデータセットに関する最新の結果を提供し,外部弱信号の寄与の利点を説明した。【JST・京大機械翻訳】

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