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Mohammad Hossein Forouhesh Tehrani
Mohammad Hossein Forouhesh Tehrani
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新的上下文反卷积方法改进零售需求预测
一种名为上下文反卷积（CD）的新机器学习技术已被开发出来，用于改进零售业的需求预测。该方法旨在通过将促销影响与潜在需求趋势分离开来，减少运营波动和牛鞭效应。虽然CD可以在特定场景下降低库存成本，但其主要优势在于提高运营稳定性和减少大量产品目录的预测误差分散。
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新的规范不变正则化改进了有向图上的势能恢复
研究人员开发了一种新的正则化技术，用于从有向图中恢复潜在势能，解决了该问题的病态性质。传统的岭正则化可能会导致恢复的排序塌陷和反转，但提出的规范不变图狄利克雷能量方法在广泛的参数范围内提供了参数不敏感性和稳定性。这种新方法在点击流数据上保留了显著的动态范围，并通过防止深度有向 GCN 中的过度平滑，对图神经网络产生了影响。