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    预测的冷知识

    1、ARIMA是多步向前预测:是通过滚动整个数据集实现的,autoarima设置了h=7,那么一次输出7个值,第一个值是一步向前预测的结果,第二...

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    预测中的小tips

    1、做预测一般都会做一步向前和多步向前预测,但是要做几步向前比较合适呢?在论文中展示几步向前的结果合适呢? 下面介绍旅游领域top journa...

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    ATR-基于动态时空图神经网络的旅游需求预测

    ATR上的一篇基于时空建模的动态图卷积网络进行旅游需求预测的论文,方法dynamic spatial-temporal convolutiona...

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    TM- 主题挖掘相关研究

    近期发表在TM的两篇有关主题挖掘的研究,一篇主要是研究酒店的FGC(企业生成内容)的文本主题的用户参与度,一篇是对LDA、BERT、和GPT主题...

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    TM-混频机器学习预测

    @搜索指数构建@预测指标检验DM test 今天的这篇文献诗关于混频机器学习预测的文献,也是最近发表在TM上的文章,一作是广西大学的胡明明老师,...

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    文献2:TM-机器学习与餐厅生存分析

    这篇是香港理工大学李恒云老师团队的研究,主要使用机器学习方法对餐厅进行生存预测,主要创新在于考虑了评论波动(方差)还有评论来源(专家和非专家)对...

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    文献简介:TM-ChatGPT话题

    今天开始记录看顶刊的 粗读这是TM最新一期自己感兴趣的文献记录第一篇是关于chatgpt在服务恢复管理中的应用文献,研究服务恢复中线上回复使用...

  • 交互项相关

    二次项: 在文献中加入某个变量的二次项后,可以观测x和y是否具有U型或倒U型关系,经济学文献中有时称x对y影响的斜率符号改变的点为拐点,指的是极...

  • 机制检验-调节效应

    下面是搬运工,用来记录方便查找,侵删整理一下调节效应存在的争议问题:1、需不需要对交互项中的自变量和调节变量进行中心化处理?期刊中有两种做法。答...