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推动零售数据科学：合成数据的综合评估
本文介绍了一种综合性框架，用于评估合成零售数据，注重保真度、实用性和隐私性。通过稳定性和普适性来衡量保真度，证明了合成数据在需求预测和动态定价等关键零售任务中的有效性，通过差分隐私确保数据具有出色的相似性和安全性，验证了该框架对于合成零售数
PDF15 days ago
多级产品类别预测通过文本分类
应用先进的机器学习模型（特别是 LSTM 和 BERT）进行文本分类以预测零售行业中的多个类别，并演示了如何应用数据增强技术和焦点损失函数可以显著提高使用强大的巴西零售数据集将产品分类到多个类别的准确性。
PDF4 months ago
嵌入式橱窗陈列合规控制系统
零售行业的一个重要挑战是货架陈列合规控制，本研究提出了一个完整的嵌入式系统来解决这个问题。系统包括图像采集和传输、目标检测、货架陈列合规控制、能源收集和管理等多个关键组件，并通过实验验证了其优势和弱点。
PDF6 months ago
人类 vs 大型语言模型：先进人工智能时代的判断性预测
本研究通过比较人类专家与大型语言模型（LLMs）之间在零售行业中标准销售期和促销销售期的预测准确性，利用 123 位人类预测者和 5 个 LLMs（包括 ChatGPT4、ChatGPT3.5、Bard、Bing 和 Llama2），通过平
PDF7 months ago