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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03224v3
• Date: Mon, 11 Sep 2023 09:06:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 23:41:59.166743
• Title: HERMES: Hybrid Error-corrector Model with inclusion of External Signals for nonstationary fashion time series
• Title（参考訳）: hermes:非定常ファッション時系列のための外部信号を含むハイブリッド誤り訂正モデル
• Authors: Etienne David (TIPIC-SAMOVAR), Jean Bellot, Sylvain Le Corff (IP Paris)
• Abstract要約: ファッション時系列予測のための新しいモデルを提案する。 最先端のコンピュータビジョンアプローチを用いてソーシャルメディア上で数千のファッショントレンドを追跡することにより、ファッション時系列予測の新しいモデルを提案する。 このハイブリッドモデルは、提案したファッションデータセット、M4コンペティションの週次時系列、および外部弱信号の寄与の利点を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing models and algorithms to predict nonstationary time series is a long standing statistical problem. It is crucial for many applications, in particular for fashion or retail industries, to make optimal inventory decisions and avoid massive wastes. By tracking thousands of fashion trends on social media with state-of-the-art computer vision approaches, we propose a new model for fashion time series forecasting. Our contribution is twofold. We first provide publicly a dataset gathering 10000 weekly fashion time series. As influence dynamics are the key of emerging trend detection, we associate with each time series an external weak signal representing behaviours of influencers. Secondly, to leverage such a dataset, we propose a new hybrid forecasting model. Our approach combines per-time-series parametric models with seasonal components and a global recurrent neural network to include sporadic external signals. This hybrid model provides state-of-the-art results on the proposed fashion dataset, on the weekly time series of the M4 competition, and illustrates the benefit of the contribution of external weak signals.
• Abstract（参考訳）: 非定常時系列を予測するモデルやアルゴリズムの開発は、長年の統計問題である。 多くのアプリケーション、特にファッションや小売業において、最適な在庫決定を行い、大量の廃棄物を避けることが不可欠である。 最先端のコンピュータビジョンアプローチを用いてソーシャルメディア上で数千のファッショントレンドを追跡することにより、ファッション時系列予測の新しいモデルを提案する。 私たちの貢献は2倍です。 私たちはまず、週1万のファッションタイムのデータセットを公開します。 インフルエンスダイナミクスがトレンド検出の鍵となるため,インフルエンサーの行動を表す外部弱いシグナルを時系列毎に関連付ける。 次に,こ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する。 提案手法では,時系列パラメトリックモデルと季節成分と,散発的な外部信号を含むグローバルリカレントニューラルネットワークを組み合わせる。 このハイブリッドモデルは、m4コンペティションの毎週の時系列で提案されたファッションデータセットの最先端の結果を提供し、外部弱い信号の寄与の利点を説明している。

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