論文の概要: Consumer Transactions Simulation through Generative Adversarial Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03655v1
- Date: Wed, 7 Aug 2024 09:45:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-08 17:30:30.231242
- Title: Consumer Transactions Simulation through Generative Adversarial Networks
- Title（参考訳）: ジェネレーティブ・ディバイサル・ネットワークによる消費者取引シミュレーション
- Authors: Sergiy Tkachuk, Szymon Łukasik, Anna Wróblewska,
- Abstract要約: 本稿では,合成小売取引データを生成するためのGAN(Generative Adversarial Networks)の革新的な応用について述べる。
我々は、SKUデータをGANアーキテクチャに統合し、より洗練された埋め込み手法を用いて従来の手法から切り離す。
その結果, 実物と実物を比較することで, シミュレーショントランザクションにおける現実性の向上が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07373617024876725
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In the rapidly evolving domain of large-scale retail data systems, envisioning and simulating future consumer transactions has become a crucial area of interest. It offers significant potential to fortify demand forecasting and fine-tune inventory management. This paper presents an innovative application of Generative Adversarial Networks (GANs) to generate synthetic retail transaction data, specifically focusing on a novel system architecture that combines consumer behavior modeling with stock-keeping unit (SKU) availability constraints to address real-world assortment optimization challenges. We diverge from conventional methodologies by integrating SKU data into our GAN architecture and using more sophisticated embedding methods (e.g., hyper-graphs). This design choice enables our system to generate not only simulated consumer purchase behaviors but also reflects the dynamic interplay between consumer behavior and SKU availability -- an aspect often overlooked, among others, because of data scarcity in legacy retail simulation models. Our GAN model generates transactions under stock constraints, pioneering a resourceful experimental system with practical implications for real-world retail operation and strategy. Preliminary results demonstrate enhanced realism in simulated transactions measured by comparing generated items with real ones using methods employed earlier in related studies. This underscores the potential for more accurate predictive modeling.
- Abstract（参考訳）: 大規模小売データシステムの急速に発展する領域では、将来的な消費者取引の構想とシミュレーションが重要な関心領域となっている。
需要予測と細心の在庫管理を固める大きな可能性を秘めている。
本稿では, 消費者行動モデリングとストックキーピングユニット(SKU)の可用性制約を併用し, 現実のアソシエーション最適化課題に対処する, 新たなシステムアーキテクチャに着目したGAN(Generative Adversarial Networks)の革新的応用を提案する。
我々は、SKUデータをGANアーキテクチャに統合し、より洗練された埋め込み手法(ハイパーグラフなど)を使用することで、従来の手法から逸脱する。
この設計選択は, 消費者の購買行動のシミュレーションだけでなく, 消費者行動とSKU可用性の動的相互作用を反映する。
我々のGANモデルは、実店舗運営と戦略に実用的な意味を持つ資源豊富な実験システムを開拓し、在庫制約下で取引を生成する。
実験結果から, 実物と実物を比較することで, シミュレーション取引における現実性の向上を実証した。
これはより正確な予測モデルの可能性を示している。
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