論文の概要: RATSF: Empowering Customer Service Volume Management through
Retrieval-Augmented Time-Series Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04180v1
- Date: Thu, 7 Mar 2024 03:23:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-08 15:26:24.443158
- Title: RATSF: Empowering Customer Service Volume Management through
Retrieval-Augmented Time-Series Forecasting
- Title（参考訳）: RATSF: Retrieval-Augmented Time-Series Forecastingによる顧客サービスボリューム管理の強化
- Authors: Tianfeng Wang, Gaojie Cui
- Abstract要約: 本稿では,予測タスクにおいて,歴史的セグメントを効果的に活用するRACAという,効率的かつ横断的なモジュールを提案する。
我々は,知識リポジトリの設計と合わせて,履歴シーケンスをクエリする正確な表現方式を考案した。
RATSFは、Fliggyホテルのサービス量予測の文脈での性能を著しく向上させるだけでなく、より重要なことに、他のTransformerベースの時系列予測モデルにシームレスに統合することができる。
- 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: An efficient customer service management system hinges on precise forecasting
of service volume. In this scenario, where data non-stationarity is pronounced,
successful forecasting heavily relies on identifying and leveraging similar
historical data rather than merely summarizing periodic patterns. Existing
models based on RNN or Transformer architectures often struggle with this
flexible and effective utilization. To address this challenge, we propose an
efficient and adaptable cross-attention module termed RACA, which effectively
leverages historical segments in forecasting task, and we devised a precise
representation scheme for querying historical sequences, coupled with the
design of a knowledge repository. These critical components collectively form
our Retrieval-Augmented Temporal Sequence Forecasting framework (RATSF). RATSF
not only significantly enhances performance in the context of Fliggy hotel
service volume forecasting but, more crucially, can be seamlessly integrated
into other Transformer-based time-series forecasting models across various
application scenarios. Extensive experimentation has validated the
effectiveness and generalizability of this system design across multiple
diverse contexts.
- Abstract（参考訳）: 効率的な顧客サービス管理システムは、サービス量の正確な予測に依存する。
このシナリオでは、データ非定常性が発音されるが、予測の成功は、単に周期パターンを要約するのではなく、類似した履歴データの識別と活用に大きく依存する。
RNNやTransformerアーキテクチャに基づく既存のモデルは、この柔軟性と効果的な利用に苦慮することが多い。
この課題に対処するために,予測タスクにおける履歴セグメントを効果的に活用するRACAという,効率的かつ適応可能なクロスアテンションモジュールを提案し,知識リポジトリの設計と合わせて,履歴シーケンスをクエリする正確な表現方式を考案した。
これらの重要なコンポーネントは、我々の検索拡張時間シーケンス予測フレームワーク(RATSF)を構成する。
ratfはfliggy hotel service volume forecastingの文脈でパフォーマンスを著しく向上させるだけでなく、より重要な点として、様々なアプリケーションシナリオにわたるトランスフォーマーベースの時系列予測モデルにシームレスに統合することができる。
大規模な実験により、このシステム設計の有効性と一般化性は、様々な異なる文脈で検証されている。
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