論文の概要: Convex Loss Functions for Contextual Pricing with Observational
Posted-Price Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10944v1
- Date: Wed, 16 Feb 2022 22:35:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-27 19:43:25.703097
- Title: Convex Loss Functions for Contextual Pricing with Observational
Posted-Price Data
- Title（参考訳）: 観察的ポストプライスデータを用いたコンテクスト価格の凸損失関数
- Authors: Max Biggs
- Abstract要約: 我々は、販売者が以前に提供された価格のサンプルにアクセス可能な、政治的でない価格問題について検討する。
これは、顧客の評価(支払いの意志)のサンプルが観察される、よく研究された設定とは対照的である。
我々の設定では、観測されたデータは歴史的価格政策の影響を受けており、顧客が代替価格にどう反応したかは分かっていません。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.538209532048867
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study an off-policy contextual pricing problem where the seller has access
to samples of prices which customers were previously offered, whether they
purchased at that price, and auxiliary features describing the customer and/or
item being sold. This is in contrast to the well-studied setting in which
samples of the customer's valuation (willingness to pay) are observed. In our
setting, the observed data is influenced by the historic pricing policy, and we
do not know how customers would have responded to alternative prices. We
introduce suitable loss functions for this pricing setting which can be
directly optimized to find an effective pricing policy with expected revenue
guarantees without the need for estimation of an intermediate demand function.
We focus on convex loss functions. This is particularly relevant when linear
pricing policies are desired for interpretability reasons, resulting in a
tractable convex revenue optimization problem. We further propose generalized
hinge and quantile pricing loss functions, which price at a multiplicative
factor of the conditional expected value or a particular quantile of the
valuation distribution when optimized, despite the valuation data not being
observed. We prove expected revenue bounds for these pricing policies
respectively when the valuation distribution is log-concave, and provide
generalization bounds for the finite sample case. Finally, we conduct
simulations on both synthetic and real-world data to demonstrate that this
approach is competitive with, and in some settings outperforms,
state-of-the-art methods in contextual pricing.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,顧客がこれまで提供していた価格,購入した価格,および販売されている顧客や商品を記述した補助的な特徴のサンプルを,売り手がアクセス可能なオフ・ポリティカル・コンテクスト価格問題について検討する。
これは、顧客の評価(支払い意欲)のサンプルが観察されるよく検討された設定とは対照的である。
我々の設定では、観測されたデータは歴史的価格政策の影響を受けており、顧客が代替価格にどう反応したかは分かっていません。
中間需要関数を見積もる必要なしに、売上保証を期待する効果的な価格設定を、直接最適化することが可能な価格設定に適した損失関数を導入する。
凸損失関数に焦点を当てる。
これは、解釈可能性の理由から線形価格政策が望ましい場合に特に重要であり、扱いやすい凸収益最適化問題を引き起こす。
さらに,条件付き期待値の乗算係数や最適化時の評価分布の特定の量子化率の価格が,評価データが観測されていないにもかかわらず,一般化されたヒンジおよび量子化価格損失関数を提案する。
我々は,評価分布がログコンケーブである場合,これら価格政策の期待収益限界をそれぞれ証明し,有限サンプルケースに対して一般化境界を与える。
最後に、合成データと実世界のデータの両方でシミュレーションを行い、このアプローチがコンテクスト価格において最先端の手法と競合することを実証する。
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