【論文紹介】How Much Can A Retailer Sell? Sales Forecasting on Tmall (PAKDD2019)-ぐぐりらにっき

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。

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。

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。

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。

$y_i$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

* 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。

【論文紹介】How Much Can A Retailer Sell? Sales Forecasting on Tmall (PAKDD2019)

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