論文の概要: DeepRule: An Integrated Framework for Automated Business Rule Generation via Deep Predictive Modeling and Hybrid Search Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.03607v1
• Date: Wed, 03 Dec 2025 09:40:33 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-12-04 12:03:57.977341
• Title: DeepRule: An Integrated Framework for Automated Business Rule Generation via Deep Predictive Modeling and Hybrid Search Optimization
• Title（参考訳）: DeepRule:Deep Predictive Modelingとハイブリッド検索最適化によるビジネスルールの自動生成のための統合フレームワーク
• Authors: Yusen Wu, Xiaotie Deng,
• Abstract要約: DeepRuleは小売アソシエーションと価格最適化におけるビジネスルールの自動生成のための統合フレームワークである。 我々は,大規模言語モデル(LLM)を用いたハイブリッド知識融合エンジンを設計し,非構造化テキストの深い意味解析を行う。 実店舗環境において,運用可能性を確保しつつ,系統的B2Cベースラインよりも高い利益率を達成するための枠組みを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.68443002994035
• License:
• Abstract: This paper proposes DeepRule, an integrated framework for automated business rule generation in retail assortment and pricing optimization. Addressing the systematic misalignment between existing theoretical models and real-world economic complexities, we identify three critical gaps: (1) data modality mismatch where unstructured textual sources (e.g. negotiation records, approval documents) impede accurate customer profiling; (2) dynamic feature entanglement challenges in modeling nonlinear price elasticity and time-varying attributes; (3) operational infeasibility caused by multi-tier business constraints. Our framework introduces a tri-level architecture for above challenges. We design a hybrid knowledge fusion engine employing large language models (LLMs) for deep semantic parsing of unstructured text, transforming distributor agreements and sales assessments into structured features while integrating managerial expertise. Then a game-theoretic constrained optimization mechanism is employed to dynamically reconcile supply chain interests through bilateral utility functions, encoding manufacturer-distributor profit redistribution as endogenous objectives under hierarchical constraints. Finally an interpretable decision distillation interface leveraging LLM-guided symbolic regression to find and optimize pricing strategies and auditable business rules embeds economic priors (e.g. non-negative elasticity) as hard constraints during mathematical expression search. We validate the framework in real retail environments achieving higher profits versus systematic B2C baselines while ensuring operational feasibility. This establishes a close-loop pipeline unifying unstructured knowledge injection, multi-agent optimization, and interpretable strategy synthesis for real economic intelligence.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,小売業におけるビジネスルールの自動生成と価格最適化のための統合フレームワークであるDeepRuleを提案する。 既存の理論モデルと実世界の経済複雑性の体系的な相違に対処するため,(1)非構造化テキストソース(例えば交渉記録や承認文書)が正確な顧客プロファイルを阻害するデータモダリティミスマッチ,(2)非線形価格弾性と時間変動特性のモデル化における動的な特徴の絡み合い,(3)多層ビジネス制約による運用上の不実現性,という3つの重要なギャップを同定した。 私たちのフレームワークでは、上記の課題に対して三段階アーキテクチャを導入しています。 我々は,大規模言語モデル(LLM)を用いたハイブリッド知識融合エンジンを設計し,非構造化テキストの深い意味解析,流通契約や販売評価の構造化機能への変換,管理的専門知識の統合を実現した。 次に、二元的ユーティリティ機能を通じてサプライチェーンの利害関係を動的に調整し、階層的制約の下で内因的目的として製造者・流通者利益再分配を符号化するゲーム理論制約最適化機構を用いる。 最後に, LLM誘導のシンボルレグレッションを利用した解釈可能な意思決定蒸留インタフェースを用いて, 価格戦略の発見と最適化を行い, 監査可能なビジネスルールは, 数学的表現探索の際の制約として経済的事前(非負の弾性率など)を埋め込む。 実店舗環境において,運用可能性を確保しつつ,系統的B2Cベースラインよりも高い利益率を達成するための枠組みを検証した。 これにより、非構造化知識注入、マルチエージェント最適化、リアル経済インテリジェンスのための解釈可能な戦略合成を統一するクローズループパイプラインが確立される。

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