論文の概要: Multi-stream RNN for Merchant Transaction Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01670v1
• Date: Sat, 25 Jul 2020 01:20:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 01:01:20.101070
• Title: Multi-stream RNN for Merchant Transaction Prediction
• Title（参考訳）: マーチャントトランザクション予測のためのマルチストリームRNN
• Authors: Zhongfang Zhuang, Chin-Chia Michael Yeh, Liang Wang, Wei Zhang, Junpeng Wang
• Abstract要約: これらの要求に合わせたマルチステップ商取引予測のためのマルチストリームRNNモデルを提案する。 実験の結果,提案手法は既存の最先端手法よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.02052710417352
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, digital payment systems have significantly changed people's lifestyles. New challenges have surfaced in monitoring and guaranteeing the integrity of payment processing systems. One important task is to predict the future transaction statistics of each merchant. These predictions can thus be used to steer other tasks, ranging from fraud detection to recommendation. This problem is challenging as we need to predict not only multivariate time series but also multi-steps into the future. In this work, we propose a multi-stream RNN model for multi-step merchant transaction predictions tailored to these requirements. The proposed multi-stream RNN summarizes transaction data in different granularity and makes predictions for multiple steps in the future. Our extensive experimental results have demonstrated that the proposed model is capable of outperforming existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 近年,デジタル決済システムは人々の生活様式を大きく変えている。 支払い処理システムの整合性の監視と保証において、新たな課題が浮上した。 重要な課題は、各商人の将来の取引統計を予測することである。 これらの予測は、不正検出からレコメンデーションまで、他のタスクを操縦するために使用できる。 この問題は、多変量時系列だけでなく、将来への多段階の予測が必要であるため、難しい。 本稿では,これらの要求に合わせたマルチステップ商取引予測のためのマルチストリームrnnモデルを提案する。 提案するマルチストリームRNNはトランザクションデータを異なる粒度で要約し,将来,複数のステップの予測を行う。 実験の結果,提案手法は既存の最先端手法よりも優れていることがわかった。

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