論文の概要: F-FOMAML: GNN-Enhanced Meta-Learning for Peak Period Demand Forecasting with Proxy Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16221v1
• Date: Sun, 23 Jun 2024 21:28:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 18:25:12.058843
• Title: F-FOMAML: GNN-Enhanced Meta-Learning for Peak Period Demand Forecasting with Proxy Data
• Title（参考訳）: F-FOMAML: プロキシデータを用いたピーク時需要予測のためのGNN強化メタラーニング
• Authors: Zexing Xu, Linjun Zhang, Sitan Yang, Rasoul Etesami, Hanghang Tong, Huan Zhang, Jiawei Han,
• Abstract要約: 本稿では,需要予測をメタラーニング問題として定式化し,F-FOMAMLアルゴリズムを開発した。 タスク固有のメタデータを通してドメインの類似性を考慮することにより、トレーニングタスクの数が増加するにつれて過剰なリスクが減少する一般化を改善した。 従来の最先端モデルと比較して,本手法では需要予測精度が著しく向上し,内部自動販売機データセットでは平均絶対誤差が26.24%,JD.comデータセットでは1.04%削減された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.6499834212641
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Demand prediction is a crucial task for e-commerce and physical retail businesses, especially during high-stake sales events. However, the limited availability of historical data from these peak periods poses a significant challenge for traditional forecasting methods. In this paper, we propose a novel approach that leverages strategically chosen proxy data reflective of potential sales patterns from similar entities during non-peak periods, enriched by features learned from a graph neural networks (GNNs)-based forecasting model, to predict demand during peak events. We formulate the demand prediction as a meta-learning problem and develop the Feature-based First-Order Model-Agnostic Meta-Learning (F-FOMAML) algorithm that leverages proxy data from non-peak periods and GNN-generated relational metadata to learn feature-specific layer parameters, thereby adapting to demand forecasts for peak events. Theoretically, we show that by considering domain similarities through task-specific metadata, our model achieves improved generalization, where the excess risk decreases as the number of training tasks increases. Empirical evaluations on large-scale industrial datasets demonstrate the superiority of our approach. Compared to existing state-of-the-art models, our method demonstrates a notable improvement in demand prediction accuracy, reducing the Mean Absolute Error by 26.24% on an internal vending machine dataset and by 1.04% on the publicly accessible JD.com dataset.
• Abstract（参考訳）: 需要予測は電子商取引や小売業にとって重要な課題であり、特に高額な販売イベントでは重要な課題である。 しかし、これらのピーク期からの履歴データの入手が限られていることは、従来の予測手法にとって大きな課題となっている。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく予測モデルから学習した特徴に富み,ピーク時の需要を予測するために,非ピーク期間における類似エンティティからの潜在的な販売パターンを反映した戦略的選択されたプロキシデータを活用する手法を提案する。 我々は,要求予測をメタラーニング問題として定式化し,非ピーク周期のプロキシデータとGNN生成メタデータを利用して特徴固有層パラメータを学習し,ピークイベントに対する需要予測に適応するF-FOMAMLアルゴリズムを開発した。 理論的には、タスク固有のメタデータを通してドメインの類似性を考慮することにより、トレーニングタスクの数が増加するにつれて過剰なリスクが減少する一般化の改善が達成される。 大規模産業データセットの実証評価は、我々のアプローチの優位性を示している。 従来の最先端モデルと比較して,本手法では需要予測精度が著しく向上し,内部自動販売機データセットでは平均絶対誤差が26.24%,JD.comデータセットでは1.04%削減された。

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