跨门店借力：基于选择模型的收益管理迁移学习

研究者针对零售商本地需求数据匮乏的问题，在多项Logit（MNL）需求模型下提出一种融合单店估计与跨店汇总信息的收缩估计器。该研究利用自协调类性质建立了有限样本性能保证与下游选品及定价决策的遗憾界。欧洲某服装零售商数百家门店的实证表明，该收缩方法在样本外产品优先级排序和收入捕获上均优于单店估计与完全数据合并。