論文の概要: Unveiling the Power of Self-Attention for Shipping Cost Prediction: The Rate Card Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11694v1
• Date: Mon, 20 Nov 2023 11:48:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-21 19:04:41.450844
• Title: Unveiling the Power of Self-Attention for Shipping Cost Prediction: The Rate Card Transformer
• Title（参考訳）: 運送コスト予測のための自己注意力の解放:利率カード変圧器
• Authors: P Aditya Sreekar, Sahil Verma, Varun Madhavan, Abhishek Persad
• Abstract要約: 0日目の出荷コストを見積もる現在のソリューションは、広範囲な手作業による作業を必要とするツリーベースのモデルに依存している。 本研究では,パッケージの出荷情報すべてを自己注意でエンコードするRate Card Transformer (RCT) という新しいアーキテクチャを提案する。 以上の結果から,RCTによるコスト予測はGBDTモデルに比べて28.82%誤差が小さいことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5398014196797614
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Amazon ships billions of packages to its customers annually within the United States. Shipping cost of these packages are used on the day of shipping (day 0) to estimate profitability of sales. Downstream systems utilize these days 0 profitability estimates to make financial decisions, such as pricing strategies and delisting loss-making products. However, obtaining accurate shipping cost estimates on day 0 is complex for reasons like delay in carrier invoicing or fixed cost components getting recorded at monthly cadence. Inaccurate shipping cost estimates can lead to bad decision, such as pricing items too low or high, or promoting the wrong product to the customers. Current solutions for estimating shipping costs on day 0 rely on tree-based models that require extensive manual engineering efforts. In this study, we propose a novel architecture called the Rate Card Transformer (RCT) that uses self-attention to encode all package shipping information such as package attributes, carrier information and route plan. Unlike other transformer-based tabular models, RCT has the ability to encode a variable list of one-to-many relations of a shipment, allowing it to capture more information about a shipment. For example, RCT can encode properties of all products in a package. Our results demonstrate that cost predictions made by the RCT have 28.82% less error compared to tree-based GBDT model. Moreover, the RCT outperforms the state-of-the-art transformer-based tabular model, FTTransformer, by 6.08%. We also illustrate that the RCT learns a generalized manifold of the rate card that can improve the performance of tree-based models.
• Abstract（参考訳）: Amazonは毎年、米国内の顧客に何十億ものパッケージを出荷している。 これらのパッケージの出荷コストは、出荷日(0日)に販売の収益性を見積もるために使用される。 下流システムは最近、価格戦略や損失生成商品の廃止など、財務上の決定に0利益率の見積もりを使用している。 しかし、キャリア請求の遅れや固定コストコンポーネントが毎月の周期で記録されるなどの理由から、0日目の正確な出荷コスト推定値を取得することは複雑である。 不正確な出荷コストの見積は、価格が低すぎるか高すぎるか、あるいは間違った製品を顧客に宣伝するような、悪い判断につながる可能性がある。 出荷コストを0日目に見積もる現在のソリューションは、大規模な手作業を必要とするツリーベースのモデルに依存している。 本研究では,Rate Card Transformer(RCT)と呼ばれる,パッケージ属性やキャリア情報,ルート計画など,パッケージの出荷情報をすべて自己注意で符号化するアーキテクチャを提案する。 他のトランスフォーマーベースの表型モデルとは異なり、rctは出荷の1対1の関係の可変リストをエンコードでき、出荷に関するより多くの情報をキャプチャできる。 例えば、RCTはパッケージ内のすべての製品のプロパティをエンコードできる。 その結果,RCTによるコスト予測はGBDTモデルに比べて28.82%誤差が少ないことがわかった。 さらに、RTTは最先端の変換器ベースの表型モデルFTTransformerを6.08%上回る。 また、RCTは木モデルの性能を向上させることができるレートカードの一般化多様体を学習する。

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