論文の概要: SWDPM: A Social Welfare-Optimized Data Pricing Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06357v1
• Date: Mon, 8 May 2023 02:25:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 17:13:29.416600
• Title: SWDPM: A Social Welfare-Optimized Data Pricing Mechanism
• Title（参考訳）: SWDPM: 社会福祉を最適化したデータ価格設定機構
• Authors: Yi Yu, Shengyue Yao, Juanjuan Li, Fei-Yue Wang, Yilun Lin
• Abstract要約: 本稿では,多ラウンドデータ取引を段階的に開示した情報を用いてモデル化する手法を提案する。 社会福祉に最適化されたデータ価格メカニズム(SWDPM)を導入し、最適な価格戦略を見出す。 数値実験により、SWDPMは取引実現可能性の最大54%まで社会福祉を3倍に向上させることができることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.487641773601737
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data trading has been hindered by privacy concerns associated with user-owned data and the infinite reproducibility of data, making it challenging for data owners to retain exclusive rights over their data once it has been disclosed. Traditional data pricing models relied on uniform pricing or subscription-based models. However, with the development of Privacy-Preserving Computing techniques, the market can now protect the privacy and complete transactions using progressively disclosed information, which creates a technical foundation for generating greater social welfare through data usage. In this study, we propose a novel approach to modeling multi-round data trading with progressively disclosed information using a matchmaking-based Markov Decision Process (MDP) and introduce a Social Welfare-optimized Data Pricing Mechanism (SWDPM) to find optimal pricing strategies. To the best of our knowledge, this is the first study to model multi-round data trading with progressively disclosed information. Numerical experiments demonstrate that the SWDPM can increase social welfare 3 times by up to 54\% in trading feasibility, 43\% in trading efficiency, and 25\% in trading fairness by encouraging better matching of demand and price negotiation among traders.
• Abstract（参考訳）: データトレーディングは、ユーザーが所有するデータに関連するプライバシー上の懸念とデータの無限の再現性によって妨げられている。 従来のデータ価格モデルは、均一な価格やサブスクリプションベースのモデルに依存していた。 しかし、プライバシ保護コンピューティング技術の発展により、市場は徐々に開示された情報を使ってプライバシーと完全な取引を保護できるようになった。 本研究では,マッチングに基づくマルコフ決定プロセス(mdp)を用いて,情報公開を段階的に行う多ラウンドデータ取引のモデル化を行い,社会福祉最適化データ価格設定機構(swdpm)を導入し,最適な価格設定戦略を提案する。 私たちの知る限りでは、これは段階的な情報開示を伴うマルチラウンドデータトレーディングをモデル化した最初の研究です。 数値実験により、swdpmは取引実現率の最大54\%、取引効率の43\%、取引フェアネスの25\%で社会福祉を3倍に増やすことが示され、取引業者間の需要のマッチングと価格交渉の強化が図られた。

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