研究人员开发了一种新的大规模估计需求转移系数的方法，这对于优化商店商品组合和改进需求预测至关重要。该方法能够计算包含数百万种商品的系数，解决了现有文献中需要为每种可能的商品组合分别进行预测的低效问题。在满足关于替代行为的某些假设时，所提出的程序可以准确地估计底层系数并改进需求预测。 AI
影响 这项研究可能导致零售业更高效、更准确的需求预测，从而影响库存管理和销售优化。
排序理由 该集群包含一篇在 arXiv 上发表的关于新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.4]
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