論文の概要: Negotiating Networks in Oligopoly Markets for Price-Sensitive Products
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13303v1
- Date: Mon, 25 Oct 2021 22:29:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-28 07:28:55.333872
- Title: Negotiating Networks in Oligopoly Markets for Price-Sensitive Products
- Title（参考訳）: オリゴポリー市場における価格感性製品交渉
- Authors: Naman Shukla and Kartik Yellepeddi
- Abstract要約: 価格に敏感な商品のオリゴポリー市場において、売り手と買い手の意思決定を同時に見積もる機能を学ぶための新しい枠組みを提案する。
生成的敵ネットワークと同様に、このフレームワークはminimax 2-playerゲームに対応する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4366811507669124
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a novel framework to learn functions that estimate decisions of
sellers and buyers simultaneously in an oligopoly market for a price-sensitive
product. In this setting, the aim of the seller network is to come up with a
price for a given context such that the expected revenue is maximized by
considering the buyer's satisfaction as well. On the other hand, the aim of the
buyer network is to assign probability of purchase to the offered price to
mimic the real world buyers' responses while also showing price sensitivity
through its action. In other words, rejecting the unnecessarily high priced
products. Similar to generative adversarial networks, this framework
corresponds to a minimax two-player game. In our experiments with simulated and
real-world transaction data, we compared our framework with the baseline model
and demonstrated its potential through proposed evaluation metrics.
- Abstract（参考訳）: 価格に敏感な商品のオリゴポリ市場で販売者と購入者の意思決定を同時に見積もる機能を学ぶための新しい枠組みを提案する。
この設定において、売り手ネットワークの目的は、買い手の満足度も考慮し、期待収益を最大化するように、所定のコンテキストに対して価格を提示することである。
一方、バイヤーネットワークの目的は、提供価格に購入の確率を割り当てて、現実世界のバイヤーの反応を模倣するとともに、その行動を通じて価格の感度を示すことである。
言い換えれば、不要に高い価格の商品を拒絶する。
生成的敵ネットワークと同様に、このフレームワークはminimax 2-playerゲームに対応する。
シミュレーションおよび実世界のトランザクションデータを用いた実験で,本フレームワークをベースラインモデルと比較し,提案手法を用いてその可能性を実証した。
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