Waiting Time Prediction with Invisible Customers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Problem definition: Motivated by technological advances in real-time data collection about customers location in service systems, we study the effect of partial visibility of customers on waiting time prediction. We consider systems where the predictor observes only a subset of the customers interacting with the system while serving all customers indiscriminately. Methodology/results: We formulate a novel model of a partially visible queue and analyze the waiting time prediction problem, deriving a closed-form expression for the optimal prediction. This facilitates quantifying the performance loss of arbitrary prediction methods because of partial visibility and their inherent limitations (i.e., bias and variance). We compare the performance of a wide range of commonly used predictive methods and examine how partial visibility along with other system parameters affects their performance. We further extend these numerical analyses to queueing systems that exhibit characteristics that are common in practice and that were studied in the service operations literature. Managerial implications: Our analysis shows that the phenomenon of invisible customers profoundly impacts the ability to accurately predict waiting times and should, therefore, be considered an important factor in the development of prediction tools. Such tools cannot be effectively deployed if technological barriers or operational limitations prevent a sufficiently high level of data integrity. This work provides specific insights into the effectiveness of various commonly used prediction methods, some of which are shown to be highly sensitive to partial visibility and other queueing systems characteristics. Our findings suggest that machine learning methods that use carefully chosen features offer the most effective generic solution for waiting time prediction in the presence of invisible customers and explain the mechanisms through which partial visibility deteriorates the performance of prediction methods. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/msom.2022.0098 .
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle