Generating Realistic Sequences of Customer-Level Transactions for Retail Datasets
Notice bibliographique
Résumé
In order to better engage with customers, retailers rely on extensive customer and product databases which allows them to better understand customer behaviour and purchasing patterns. This has long been a challenging task as customer modelling is a multi-faceted, noisy and time-dependent problem. The most common way to tackle this problem is indirectly through task-specific supervised learning prediction problems, with relatively little literature on modelling a customer by directly simulating their future transactions. In this paper we propose a method for generating realistic sequences of baskets that a given customer is likely to purchase over a period of time. Customer embedding representations are learned using a Recurrent Neural Network (RNN) which takes into account the entire sequence of transaction data. Given the customer state at a specific point in time, a Generative Adversarial Network (GAN) is trained to generate a plausible basket of products for the following week. The newly generated basket is then fed back into the RNN to update the customer's state. The GAN is thus used in tandem with the RNN module in a pipeline alternating between basket generation and customer state updating steps. This allows for sampling over a distribution of a customer's future sequence of baskets, which then can be used to gain insight into how to service the customer more effectively. The methodology is empirically shown to produce baskets that appear similar to real baskets and enjoy many common properties, including frequencies of different product types, brands, and prices. Furthermore, the generated data is able to replicate most of the strongest sequential patterns that exist between product types in the real data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».