《OR Talk NO.13 | MIT 博士与你分享电商供应链算法实战心得》

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 实际是实时计算的

 

 

b_{it}：商品 i 在 t 时间的需求量 —— 不像常规想像的那样“电商场景销量很难预测”——其实是比较容易有数的；尤其是 订单已经下了（过去6小时-12小时），要履约的情况下；

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 pi_i 隔天解一次，可以根据历史情况预估；

将惩罚项加到目标函数里面去

 

 

 

 

 

 模型可以一起训练（共用一套数据）

和一般直接ML做一个均值预测模型是不一样的

 

 

 

 --> 这个背后的原理是类似 压缩感知 这种？

 

 

 

 

 

销量预测 评测：

KDD有两页专门讲如何评价

Amazon forecasting 

 http://www.aigsic.com/kdd_2018_raas.html