考虑商品组合效应的多任务需求预测模型

多任务需求预测模型(MT-LR)通过商品组合效应解决短期需求预测数据不足的问题。商品组合效应指的是在订单中高频出现且具有代表性的商品组合有着相似的需求趋势。MT-LR首先通过隐狄利克雷模型(latent dirichlet allocation,LDA)学习商品的特征表达,然后通过多任务学习(multi-task learning,MTL)框架共享商品之间的销售数据。与目前主流的需求预测模型相比,MT-LR在两个真实销售数据的短期预测中有更好的表现。