【論文紹介】How Much Can A Retailer Sell? Sales Forecasting on Tmall (PAKDD2019) - 2月 29, 2020 こんにちは、ぐぐりら(<a href="https://twitter.com/guglilac">@guglilac</a>)です。 久しぶりの投稿です。 論文紹介記事です。よろしくお願いします。 ### 3行まとめ Tmallのretailerごとの売上予測タスクに対し、sales seasonalityとTweedie distributionに着目することで、特徴量の作成方法とlossの提案を行った。NNとGBDTに適用することで有効性を確認した。 ### 論文情報 * [[2002.11940] How Much Can A Retailer Sell? Sales Forecasting on Tmall](https://arxiv.org/abs/2002.11940) アリババグループの金融関連会社「Ant Financial Services Group」から出た論文 pakdd'19 ### 観察 売上を分析してみると、二つの観察ができる。 * 季節性の性質がありそう * 対数を取るとtweedie分布に従いそう(saleそのままだとばらけすぎる。すごいretailerは売上すごくてlossを支配してしまう) この観察を生かして二つメカニズムを提案し、NNとGBDTに適用したという研究。 ### sales seasonality GMV (流通取引総額, Gross Merchandise Valueの略)を分析。 今回は、扱う商品のカテゴリごとにretailerをグループに分けてグループごとにGMVを分析している。 分析では、 * ‘Women’s Wearing’ * ‘Men’s Wearing’ * ‘Snack’ * ‘Meat’ の四種類のグループごとにGMVを出している。 <div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://4.bp.blogspot.com/-SZ1Ik7fhYyY/XloOFMjF5KI/AAAAAAAADzg/QqCnsFSuBIcPkGfUUrZHoNxVaSYIXKsWgCLcBGAsYHQ/s1600/%25E3%2582%25B9%25E3%2582%25AF%25E3%2583%25AA%25E3%2583%25BC%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B7%25E3%2583%25A7%25E3%2583%2583%25E3%2583%2588%2B2020-02-29%2B16.01.38.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://4.bp.blogspot.com/-SZ1Ik7fhYyY/XloOFMjF5KI/AAAAAAAADzg/QqCnsFSuBIcPkGfUUrZHoNxVaSYIXKsWgCLcBGAsYHQ/s400/%25E3%2582%25B9%25E3%2582%25AF%25E3%2583%25AA%25E3%2583%25BC%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B7%25E3%2583%25A7%25E3%2583%2583%25E3%2583%2588%2B2020-02-29%2B16.01.38.png" width="400" height="243" data-original-width="842" data-original-height="511" /></a></div> 上二つのグループは衣類で傾向が似ていて、他は似ていないなど、カテゴリごとに異なる傾向があるとしている。 これに着目し、本研究ではseasonalな特徴を抽出する手法を提案している。 まず、似ているretailerにクラスタリングする。 groupに分けるのは、時系列に対するクラスタリングの古典的な手法(sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0031320305001305)を使用している。 分けた後、グループごとに売上ついて離散フーリエ変換を用いて特徴を抽出する。 実際には売上そのものと、売上の差についてseasonalな性質を抽出すると書いてあった。 抽出した特徴量を既存の特徴量と合わせて入力する。モデルには基本的には依存しない。 ### Tweedie distribution 売上の対数を取るとTweedie distributionに従いそうという観察がある。 普通に売上をヒストグラムにするととてもばらけていて、これを二乗誤差などで扱おうとすると売上が大きなretailerに引っ張られてしまう。 <div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://4.bp.blogspot.com/--2p7EE_79Ic/XloOLMETkiI/AAAAAAAADzk/3O7OeydsMaU_zIQEyMYYGtEn06qD5jebwCLcBGAsYHQ/s1600/%25E3%2582%25B9%25E3%2582%25AF%25E3%2583%25AA%25E3%2583%25BC%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B7%25E3%2583%25A7%25E3%2583%2583%25E3%2583%2588%2B2020-02-29%2B16.01.19.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://4.bp.blogspot.com/--2p7EE_79Ic/XloOLMETkiI/AAAAAAAADzk/3O7OeydsMaU_zIQEyMYYGtEn06qD5jebwCLcBGAsYHQ/s400/%25E3%2582%25B9%25E3%2582%25AF%25E3%2583%25AA%25E3%2583%25BC%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B7%25E3%2583%25A7%25E3%2583%2583%25E3%2583%2588%2B2020-02-29%2B16.01.19.png" width="400" height="162" data-original-width="804" data-original-height="325" /></a></div> この分布にfitするため、Tweedie distributionを持ち出している。 複合ポアソンガンマ分布はTweedie distributionの特殊形らしい。 * openしているretailersの数がポアソン分布に従い * 各retailerの売上はガンマ分布に従っていると考えると、 retailer全体の売上は複合ポアソンガンマ分布にしたがう。 <div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://1.bp.blogspot.com/-2dyXVE__IVM/XloOhfsIkWI/AAAAAAAADzw/PcWEKExThcs7KXBWUtzwr7CY1dvY8jYzwCLcBGAsYHQ/s1600/%25E3%2582%25B9%25E3%2582%25AF%25E3%2583%25AA%25E3%2583%25BC%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B7%25E3%2583%25A7%25E3%2583%2583%25E3%2583%2588%2B2020-02-29%2B16.01.09.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://1.bp.blogspot.com/-2dyXVE__IVM/XloOhfsIkWI/AAAAAAAADzw/PcWEKExThcs7KXBWUtzwr7CY1dvY8jYzwCLcBGAsYHQ/s400/%25E3%2582%25B9%25E3%2582%25AF%25E3%2583%25AA%25E3%2583%25BC%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B7%25E3%2583%25A7%25E3%2583%2583%25E3%2583%2588%2B2020-02-29%2B16.01.09.png" width="400" height="90" data-original-width="465" data-original-height="105" /></a></div> Tweedie分布を仮定して導けるtweedie lossについて最適化することで、実際の売上 (のlogとったやつ)にfitしたモデルになるはず！という主張。実験ではtweedie lossと二乗誤差の二種類の損失関数を用いて比較している。 ### 実験 売上が一定以下の比較的小さなretailerの売上を予測する。 大きなretailerは売上が安定していて予測する意味があまりないからだそう。 #### 指標 MAEやRSMEだと売上が大きいretailerの影響が大きくなってしまうが、本当は小さいretailerも同じくらい当ててほしいので、新しい指標relative precisionを提案している。 <div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://4.bp.blogspot.com/-bpBdR8ABPu0/XloORI20xhI/AAAAAAAADzo/sVJvQgZwDr0lYG9phH6grCeM-zP_9OKOwCLcBGAsYHQ/s1600/%25E3%2582%25B9%25E3%2582%25AF%25E3%2583%25AA%25E3%2583%25BC%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B7%25E3%2583%25A7%25E3%2583%2583%25E3%2583%2588%2B2020-02-29%2B16.00.56.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://4.bp.blogspot.com/-bpBdR8ABPu0/XloORI20xhI/AAAAAAAADzo/sVJvQgZwDr0lYG9phH6grCeM-zP_9OKOwCLcBGAsYHQ/s400/%25E3%2582%25B9%25E3%2582%25AF%25E3%2583%25AA%25E3%2583%25BC%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B7%25E3%2583%25A7%25E3%2583%2583%25E3%2583%2588%2B2020-02-29%2B16.00.56.png" width="400" height="113" data-original-width="385" data-original-height="109" /></a></div> $y_i$が教師データで、$\hat y_i$が予測した売上の値。 RP@pは大きい方が良い。 pが大きいほどRP@pも大きくなる。 #### 手法 NNとGBDTを使用 Sがseasonal feature Tがtweeedie loss を表す #### 結果 <div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://3.bp.blogspot.com/-kStP2ArjweA/XloOWEPnuoI/AAAAAAAADzs/kc3xGrT4MbYE3n_tVZdRPonyexa0v3ISQCLcBGAsYHQ/s1600/%25E3%2582%25B9%25E3%2582%25AF%25E3%2583%25AA%25E3%2583%25BC%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B7%25E3%2583%25A7%25E3%2583%2583%25E3%2583%2588%2B2020-02-29%2B16.00.48.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://3.bp.blogspot.com/-kStP2ArjweA/XloOWEPnuoI/AAAAAAAADzs/kc3xGrT4MbYE3n_tVZdRPonyexa0v3ISQCLcBGAsYHQ/s640/%25E3%2582%25B9%25E3%2582%25AF%25E3%2583%25AA%25E3%2583%25BC%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B7%25E3%2583%25A7%25E3%2583%2583%25E3%2583%2588%2B2020-02-29%2B16.00.48.png" width="640" height="139" data-original-width="826" data-original-height="179" /></a></div> * seasonal featureもtweeedie lossも入れた方が良い結果 * tweedie lossのhyperparameterの調整をしている実験(特になにか主張している図ではなさそうだが) ### おわりに あまり売上予測の研究は読んだことがなかったので、新鮮でした。 関連する研究も読んでみたいと思います。 <div class="separator" style="clear: both; text-align: center;display:none;"> <a href="https://3.bp.blogspot.com/-lCnB1WPgRLc/XFUTu0HMjcI/AAAAAAAAAeo/qZSlYdLivPUOPBUn2ObshbtJeoJyzeXagCLcBGAs/s1600/titleguri.jpg" imageanchor="1" ><img border="0" src="https://3.bp.blogspot.com/-lCnB1WPgRLc/XFUTu0HMjcI/AAAAAAAAAeo/qZSlYdLivPUOPBUn2ObshbtJeoJyzeXagCLcBGAs/s320/titleguri.jpg" width="320" height="320" data-original-width="100" data-original-height="100" /></a> </div> この記事をシェアする Twitter Facebook Google+ B!はてブ Pocket Feedly コメント
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