Production and Operations Management· 2026Q1
EXPRESS: Tıklama Akışı Konuşsun: Satış Tahmini İçin Bir Grafik Sinir Ağı Yaklaşımı
EXPRESS: Let Clickstream Talk: A Graph Neural Network Approach to Sales Forecasting
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Yeni bir derin öğrenme çerçevesi olan ForecastClickGraph, tıklama akışı verilerini kullanarak tüketici yolculuklarını dinamik bir grafik olarak modelleyerek satışları tahmin eder ve doğrulukta %10-28 oranında kıyaslama modellerini geride bırakır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- ForecastClickGraph, tüketici alışveriş yolculuklarını ürün-aşama etkileşimlerinin dinamik grafikleri olarak modeller.
- Zaman içindeki örüntüleri ve ürünler arası ilişkileri içeren ürün temsillerini öğrenmek için bir grafik sinir ağı kullanır.
- Çerçeve, nicel regresyon kullanarak satış dağılımlarını tahmin eder, olasılıksal tahminleri iyileştirir.
- Deneyler, özellikle promosyon satışları için kıyaslama modellerine göre %10-28 daha yüksek doğruluk göstermektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Abstract This paper proposes ForecastClickGraph, a deep learning framework that extracts cross-product relationships and demand information from clickstream data for probabilistic sales forecasting. ForecastClickGraph models stages in consumer shopping journeys as a dynamic graph, where nodes represent individual product-stage combinations, such as product A viewed or added to cart, and directed edges capture the transitions between stages. A customized graph neural network learns product representations that incorporate both product-level temporal patterns and cross-product associations. Another graph-based module further detects demand spikes using early signals from related products. ForecastClickGraph cross-learns demand patterns across large-scale products and estimates demand distributions through quantile regression. Extensive experiments on a real-world dataset show that ForecastClickGraph outperforms state-of-the-art benchmark models by 10-28% in forecast accuracy, with particularly strong performance in predicting promotional sales bursts. It also yields superior probabilistic forecasts with substantially lower quantile loss and improved calibration relative to benchmarks.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Production and Operations Management, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Yöneylem Araştırması ve Yönetim Bilimi
Management Science and Operations ResearchDecision Sciences