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这项模拟研究量化了零售通胀估计中的选择偏差，并比较了校正方法，发现在存在严重正值违反的长尾情境中，分层通常优于逆概率加权。

GNBAN是一种新的基于图的神经架构，用于长期零售需求预测，结合了异构图学习和可解释的基分解预测头，在Walmart和Favorita基准上实现了4-5%的改进。