中山大学 本次发布的数据集 FreshRetailNet-50K, FreshRetailNet-50K 是一个针对新鲜零售业中潜需求恢复和预测的库存注解截断需求数据集。该数据集包含来自18个主要城市898家商店的50,000个商店-产品时间序列的详细小时销售数据，涵盖863个经过精心标注的库存事件的可变产品。该数据集的独特之处在于其小时库存状态记录以及丰富的上下文协变量，包括促销折扣、降水和时序特征，这些特征使得在现有解决方案之外的创新研究成为可能。实验结果表明，这种方法在预测精度上提高了2.73%，同时将系统性需求低估从7.37%降低到接近零偏差。FreshRetailNet-50K 以前所未有的时间粒度和全面的真实世界信息，为需求插补、易腐库存优化和因果零售分析开辟了新的研究方向。该数据集的独特注释质量和规模解决了零售AI中长期以来存在的局限性，提供了即时的解决方案，并为未来的方法论创新提供了一个平台。
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