预印本前沿

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F-FOMAML: GNN-Enhanced Meta-Learning for Peak Period Demand Forecasting with Proxy Data

Zexing Xu · Linjun Zhang · Sitan Yang · Rasoul Etesami · Hanghang Tong 等 7 位作者首次提交 2024-06-23 · 修订 2024-06-23 · v1arXiv预印本

F-FOMAML：利用代理数据与图神经网络预测高峰期需求的元学习方法AI 解读

Demand prediction is a crucial task for e-commerce and physical retail businesses, especially during high-stake sales events. However, the limited availability of historical data from these peak periods poses a significant challenge for traditional forecasting methods. In this paper, we propose a novel approach that leverages strategically chosen proxy data reflective of potential sales patterns from similar entities during non-peak periods, enriched by features learned from…

预测与混频机器学习与 DML

关联记录被引 2 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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