論文の概要: Fairness-aware Online Price Discrimination with Nonparametric Demand Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08221v2
• Date: Fri, 28 Jul 2023 14:22:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 17:00:31.614101
• Title: Fairness-aware Online Price Discrimination with Nonparametric Demand Models
• Title（参考訳）: 非パラメトリック需要モデルによる公正なオンライン価格判別
• Authors: Xi Chen, Jiameng Lyu, Xuan Zhang, Yuan Zhou
• Abstract要約: 本稿では,公平性制約下での動的識別価格の問題について検討する。 本稿では,厳格な価格公正性制約を強制する,後悔に関する最適動的価格政策を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.46602731592102
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Price discrimination, which refers to the strategy of setting different prices for different customer groups, has been widely used in online retailing. Although it helps boost the collected revenue for online retailers, it might create serious concerns about fairness, which even violates the regulation and laws. This paper studies the problem of dynamic discriminatory pricing under fairness constraints. In particular, we consider a finite selling horizon of length $T$ for a single product with two groups of customers. Each group of customers has its unknown demand function that needs to be learned. For each selling period, the seller determines the price for each group and observes their purchase behavior. While existing literature mainly focuses on maximizing revenue, ensuring fairness among different customers has not been fully explored in the dynamic pricing literature. This work adopts the fairness notion from Cohen et al. (2022). For price fairness, we propose an optimal dynamic pricing policy regarding regret, which enforces the strict price fairness constraint. In contrast to the standard $\sqrt{T}$-type regret in online learning, we show that the optimal regret in our case is $\tilde{O}(T^{4/5})$. We further extend our algorithm to a more general notion of fairness, which includes demand fairness as a special case. To handle this general class, we propose a soft fairness constraint and develop a dynamic pricing policy that achieves $\tilde{O}(T^{4/5})$ regret. We also demonstrate that our algorithmic techniques can be adapted to more general scenarios such as fairness among multiple groups of customers.
• Abstract（参考訳）: 異なる顧客グループに対して異なる価格を設定する戦略を指す価格差別は、オンライン小売業で広く使われている。 オンライン小売業者の徴収収入を増加させるが、公正性に深刻な懸念を生じさせ、規制や法律に違反することさえある。 本稿では,公平性制約下での動的識別価格の問題について検討する。 特に、2つの顧客グループを持つ1つの製品に対して、長さt$という有限の販売地平線を考える。 顧客の各グループは、学習する必要のある未知の需要機能を持っています。 販売期間毎に、販売者は各グループの価格を決定し、購入行動を監視する。 既存の文献は主に収益の最大化に重点を置いているが、動的価格の文献では、異なる顧客間の公正性を確保することは十分に検討されていない。 この研究は Cohen et al. (2022) の公平性の概念を採用する。 価格公正性については、厳格な価格公正性制約を強制する後悔に関する最適動的価格ポリシーを提案する。 オンライン学習における標準的な$\sqrt{t}$-type regretとは対照的に、われわれの場合の最適後悔は$\tilde{o}(t^{4/5})$である。 我々はさらに、要求公正性を含むより一般的な公正性の概念へとアルゴリズムを拡張した。 この一般クラスを扱うために、ソフトフェアネス制約を提案し、$\tilde{O}(T^{4/5})$ regretを達成する動的価格ポリシーを開発する。 また、当社のアルゴリズム技術は、複数の顧客グループ間の公平性など、より一般的なシナリオに適応できることを示す。

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