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近日，經(jīng)管學(xué)院物流管理系青年教師雷達洲與多倫多大學(xué)劉晟教授和香港大學(xué)申作軍教授合作的研究成果在運營管理領(lǐng)域國際頂級期刊Manufacturing & Service Operations Management (M&SOM)在線刊出(https://doi.org/10.1287/msom.2022.0453)。該論文題目是“Pooling and Boosting for Demand Prediction in Retail: A Transfer Learning Approach”，雷達洲老師為該論文的第一作者。

論文針對在線零售商的需求預(yù)測問題，提出了基于遷移學(xué)習(xí)的聚合提升預(yù)測框架（Pooling and Boosting），將頂層的銷量信息作為底層預(yù)測的正則化項，從而提升了底層預(yù)測的預(yù)測效果。論文同時分析并證明了方法的預(yù)測誤差邊界，有效地探索與解決了機器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于銷量預(yù)測時所產(chǎn)生的偏差與方差的權(quán)衡問題。論文提出的預(yù)測框架能夠有效地幫助合作方京東提高銷量預(yù)測的精度、降低運營成本，據(jù)京東內(nèi)部測算，該方法可為京東每件售出的商品節(jié)省0.01~0.29元的運營成本。

值得一提的是，該論文獲得了M&SOM Practice-Based Research Competition的Finalist獎項，這是國內(nèi)高校首次獲得該榮譽。

期刊簡介：Manufacturing & Service Operations Management是運營管理領(lǐng)域國際頂級期刊，為UTD24、FT50期刊，同時也為我院A+類期刊。