profitability | BriefGPT - AI 论文速递

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使用机器学习模型进行电影收入预测
用机器学习模型预测电影收益，通过收集、预处理、分析、选择模型、评估和改进的结构化方法，构建了一个准确预测电影收益的模型，使用线性回归、决策树、随机森林回归、Bagging、XGBoosting 和 Gradient Boosting 进行训
PDF2 months ago
能源市场中高维出价学习的能量储存出价
该研究通过提出一种名为神经网络嵌入竞标的新的竞标表示方法，利用多维能源市场竞价最大化可盈利性，并通过实验验证了该方法相比基准模型获得了 18% 更高的利润，并且可达到最优市场竞标者利润的 78%。
PDF8 months ago
利用高阶图注意力网络结合分析进行股票选择
本文提出了一种高阶图注意力网络 (H-GAT)，该网络能够捕捉高阶结构，同时将基本面分析因素与技术分析因素相结合，通过预测股票收益等指标进行实证分析，证明了 H-GAT 方法的优越性。
PDFa year ago
学习最佳投标策略：电子商务广告案例研究
本文记录了时尚电商巨头 Zalando 基于 Bandits 框架的拍卖策略的开发过程及实施过程中的技术和理论挑战，并描述了该策略带来的盈利增长。
PDFa year ago
KDDPromotheus：面向在线时尚电商的端到端机器学习框架优化 Markdown
在这篇论文中，我们介绍了两个新颖的端到端降价管理系统，优化零售电子商务中不同阶段的 markdown。这些系统比我们经验丰富的运营团队的决策有着更高的盈利能力（Promotheus 提高了 86％，Ithax 提高了 79％），可以在广泛的
PDF2 years ago
多利益相关者推荐研究方向
本文介绍了多利益相关方推荐的概念及其在推荐系统领域的设计及研究问题，并强调了公平、平衡、盈利能力和互惠性等不同指标对于评估推荐系统的重要性。
PDF5 years ago
比特币的社交信号与算法交易
通过整合计算机金融、比特币、算法交易、社交媒体情感和盈利能力方面的知识，我们成功地设计了算法交易策略，并证实了基于社交媒体情感的交易能够带来高盈利。
PDF9 years ago
利用推荐系统最大化利润
本研究研究了如何将商品盈利纳入推荐系统，以最大化销售利润，同时提供准确的推荐建议，方法是将传统推荐算法的结果根据商品盈利性进行调整，并通过设置参数控制建议和传统算法结果的差距程度。研究结果表明该方法比传统模型提高了约 22% 的利润。
PDF15 years ago