論文の概要: Differentially Private Online Item Pricing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11362v3
• Date: Sat, 28 Oct 2023 20:12:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 22:27:45.643724
• Title: Differentially Private Online Item Pricing
• Title（参考訳）: 個人用オンラインアイテム価格
• Authors: Joon Suk Huh
• Abstract要約: 本稿では,商品選択と入札という,購入者の入力ペアに対する差分プライバシを提供する小説を紹介する。 当社のアルゴリズムは、プライバシ保証付きサブリニアの$O(sqrtTlogT)を初めて提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7404865362620803
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work addresses the problem of revenue maximization in a repeated, unlimited supply item-pricing auction while preserving buyer privacy. We present a novel algorithm that provides differential privacy with respect to the buyer's input pair: item selection and bid. Notably, our algorithm is the first to offer a sublinear $O(\sqrt{T}\log{T})$ regret with a privacy guarantee. Our method is based on an exponential weights meta-algorithm, and we mitigate the issue of discontinuities in revenue functions via small random perturbations. As a result of its structural similarity to the exponential mechanism, our method inherently secures differential privacy. We also extend our algorithm to accommodate scenarios where buyers strategically bid over successive rounds. The inherent differential privacy allows us to adapt our algorithm with minimal modification to ensure a sublinear regret in this setting.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,購入者のプライバシを保ちながら,反復的かつ無制限のサプライアイテムプライシングオークションにおいて,収益の最大化の問題に対処する。 本稿では,購入者の入力ペアに対する差分プライバシーを提供する新しいアルゴリズムであるアイテム選択と入札を提案する。 特に、私たちのアルゴリズムは、プライバシを保証するサブ線形の$O(\sqrt{T}\log{T})を初めて提供する。 提案手法は指数重みメタアルゴリズムに基づいており, ランダムな摂動による収益関数の不連続の問題を緩和する。 指数的メカニズムと構造的類似性から,本手法は本質的に差分プライバシーを確保する。 また、購入者が連続したラウンドに対して戦略的に入札するシナリオに対応するようにアルゴリズムを拡張します。 固有の差分プライバシーは、この設定においてサブ線形後悔を保証するために、最小限の変更でアルゴリズムを適応することができる。

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