arXiv · ML· Recep Yusuf Bekci, Stefanus Jasin, Joline Uichanco·· 16 小时前AI 评分20
基于选择型收入管理的跨门店迁移学习
Borrowing Strength Across Stores: Transfer Learning for Choice-Based Revenue Management
AI 导读
研究人员提出一种基于多项Logit需求模型的收缩估计器，用于平衡本地估计精度与跨门店数据共享。该估计器利用MNL似然函数的自协调性质建立有限样本性能保证，并通过数值实验展示了其在不同数据环境下的运营收益。在欧洲服装零售商数百家门店的实证研究中，该方法提升了样本外产品优先级排序和收入获取。
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