論文の概要: Dynamic Pricing and Learning with Bayesian Persuasion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14385v2
- Date: Sun, 10 Dec 2023 22:39:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-12-13 02:59:37.010245
- Title: Dynamic Pricing and Learning with Bayesian Persuasion
- Title（参考訳）: ベイジアン説得による動的価格と学習
- Authors: Shipra Agrawal, Yiding Feng, Wei Tang
- Abstract要約: 我々は,商品の価格設定に加えて,販売者が「広告計画」にコミットする,新たな動的価格設定と学習環境を考える。
我々は、バイエルンの一般的な説得フレームワークを使用して、これらのシグナルが購入者の評価と購入反応に与える影響をモデル化する。
我々は、過去の購入応答を利用して最適な価格と広告戦略を適応的に学習できるオンラインアルゴリズムを設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.59029578133633
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: We consider a novel dynamic pricing and learning setting where in addition to
setting prices of products in sequential rounds, the seller also ex-ante
commits to 'advertising schemes'. That is, in the beginning of each round the
seller can decide what kind of signal they will provide to the buyer about the
product's quality upon realization. Using the popular Bayesian persuasion
framework to model the effect of these signals on the buyers' valuation and
purchase responses, we formulate the problem of finding an optimal design of
the advertising scheme along with a pricing scheme that maximizes the seller's
expected revenue. Without any apriori knowledge of the buyers' demand function,
our goal is to design an online algorithm that can use past purchase responses
to adaptively learn the optimal pricing and advertising strategy. We study the
regret of the algorithm when compared to the optimal clairvoyant price and
advertising scheme.
Our main result is a computationally efficient online algorithm that achieves
an $O(T^{2/3}(m\log T)^{1/3})$ regret bound when the valuation function is
linear in the product quality. Here $m$ is the cardinality of the discrete
product quality domain and $T$ is the time horizon. This result requires some
natural monotonicity and Lipschitz assumptions on the valuation function, but
no Lipschitz or smoothness assumption on the buyers' demand function. For
constant $m$, our result matches the regret lower bound for dynamic pricing
within logarithmic factors, which is a special case of our problem. We also
obtain several improved results for the widely considered special case of
additive valuations, including an $\tilde{O}(T^{2/3})$ regret bound independent
of $m$ when $m\le T^{1/3}$.
- Abstract（参考訳）: 我々は,商品の価格設定に加えて,販売者が「広告計画」にコミットする,新たな動的価格設定と学習環境について考察する。
つまり、各ラウンドの開始時に、売り手は商品の品質について購入者にどのような信号を提供するかを決定することができる。
人気の高いベイズ説得フレームワークを用いて、これらのシグナルが購入者の評価と購入応答に及ぼす影響をモデル化し、販売者の期待収益を最大化する価格体系とともに、広告スキームの最適設計を求める問題を定式化する。
購入者の需要関数を事前に知ることなく、過去の購入応答を利用して最適な価格と広告戦略を適応的に学習できるオンラインアルゴリズムを設計することを目標としている。
本稿では,最適な価格と広告手法と比較し,アルゴリズムの後悔について考察する。
我々の主な結果は計算効率の良いオンラインアルゴリズムであり、製品品質において評価関数が線形であるときに$o(t^{2/3}(m\log t)^{1/3})$ regret boundを達成する。
ここで $m$ は離散的製品品質ドメインの濃度であり、$t$ は時間軸である。
この結果は、バリュエーション関数に対する自然な単調性とリプシッツの仮定を必要とするが、購入者の要求関数に対するリプシッツや滑らかさの仮定は不要である。
定数$m$の場合、この結果は対数係数内での動的価格設定に対する後悔の少ない低い値と一致します。
また、より広範に考慮された加法評価の特別ケースに対して、$m$ の独立性を持つ $\tilde{O}(T^{2/3})$ regret bound を含むいくつかの改善された結果を得る。
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