論文の概要: STTM: A New Approach Based Spatial-Temporal Transformer And Memory Network For Real-time Pressure Signal In On-demand Food Delivery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00057v1
- Date: Sun, 29 Sep 2024 06:20:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 15:09:43.574579
- Title: STTM: A New Approach Based Spatial-Temporal Transformer And Memory Network For Real-time Pressure Signal In On-demand Food Delivery
- Title（参考訳）: STTM:オンデマンドフードデリバリーにおけるリアルタイム圧力信号のための空間時間変換器とメモリネットワーク
- Authors: Jiang Wang, Haibin Wei, Xiaowei Xu, Jiacheng Shi, Jian Nie, Longzhi Du, Taixu Jiang,
- Abstract要約: 本稿では,オンデマンド食品配送サービスにおけるリアルタイム圧力信号(RPS)の予測手法を提案する。
時空間と時空間をまたいだロジスティクス特徴を学習するために,新しい時空間変圧器構造を用いる。
実世界のデータセットの実験結果から、STTMはオフライン実験とオンラインA/Bテストの両方において、従来の手法よりも大幅に優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6848908743517077
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: On-demand Food Delivery (OFD) services have become very common around the world. For example, on the Ele.me platform, users place more than 15 million food orders every day. Predicting the Real-time Pressure Signal (RPS) is crucial for OFD services, as it is primarily used to measure the current status of pressure on the logistics system. When RPS rises, the pressure increases, and the platform needs to quickly take measures to prevent the logistics system from being overloaded. Usually, the average delivery time for all orders within a business district is used to represent RPS. Existing research on OFD services primarily focuses on predicting the delivery time of orders, while relatively less attention has been given to the study of the RPS. Previous research directly applies general models such as DeepFM, RNN, and GNN for prediction, but fails to adequately utilize the unique temporal and spatial characteristics of OFD services, and faces issues with insufficient sensitivity during sudden severe weather conditions or peak periods. To address these problems, this paper proposes a new method based on Spatio-Temporal Transformer and Memory Network (STTM). Specifically, we use a novel Spatio-Temporal Transformer structure to learn logistics features across temporal and spatial dimensions and encode the historical information of a business district and its neighbors, thereby learning both temporal and spatial information. Additionally, a Memory Network is employed to increase sensitivity to abnormal events. Experimental results on the real-world dataset show that STTM significantly outperforms previous methods in both offline experiments and the online A/B test, demonstrating the effectiveness of this method.
- Abstract（参考訳）: オンデマンドフードデリバリー(OFD)サービスが世界中で一般的になっている。
例えば、Ele.meプラットフォームでは、ユーザーは毎日1500万以上の食品を注文している。
リアルタイム圧力信号(RPS)の予測は、主にロジスティクスシステムにおける圧力の現在の状態を測定するために使用されるため、OFDサービスにとって不可欠である。
RPSが上昇すると圧力が上昇し、プラットフォームはロジスティクスシステムが過負荷にならないよう迅速に措置を講じる必要がある。
通常、ビジネス地区内の全ての注文に対する平均配達時間は、RSSを表すために使用される。
既存のOFDサービスの研究は主に注文の納期予測に重点を置いているが、RPSの研究にはあまり注目されていない。
従来の研究では、DeepFM、RNN、GNNといった一般的なモデルを直接適用しているが、OFDサービスの時間的・空間的特性を適切に活用できず、突然の厳しい気象条件やピーク時の感度が不十分な問題に直面している。
そこで本研究では,時空間変圧器とメモリネットワーク(STTM)に基づく新しい手法を提案する。
具体的には、新しい時空間変換器構造を用いて、時間的・空間的な特徴を学習し、ビジネス地区とその周辺地域の歴史的情報を符号化し、時間的・空間的情報の両方を学ぶ。
さらに、異常事象に対する感度を高めるためにメモリネットワークが使用される。
実世界のデータセットによる実験結果から,STTMはオフライン実験とオンラインA/Bテストの両方において従来手法よりも有意に優れており,本手法の有効性が示された。
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