論文の概要: Online Learning in a Creator Economy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11381v1
- Date: Fri, 19 May 2023 01:58:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-22 16:41:36.384659
- Title: Online Learning in a Creator Economy
- Title（参考訳）: クリエーター経済におけるオンライン学習
- Authors: Banghua Zhu, Sai Praneeth Karimireddy, Jiantao Jiao, Michael I. Jordan
- Abstract要約: われわれはクリエーター経済を、ユーザー、プラットフォーム、コンテンツクリエーターの3人組ゲームとして研究している。
私たちは、リターンベースの契約とフィーチャーベースの契約の2つのファミリーを分析します。
滑らかな仮定の下では、リターンベースの契約とレコメンデーションポリシーの協調最適化が後悔をもたらすことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.55437924091844
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The creator economy has revolutionized the way individuals can profit through
online platforms. In this paper, we initiate the study of online learning in
the creator economy by modeling the creator economy as a three-party game
between the users, platform, and content creators, with the platform
interacting with the content creator under a principal-agent model through
contracts to encourage better content. Additionally, the platform interacts
with the users to recommend new content, receive an evaluation, and ultimately
profit from the content, which can be modeled as a recommender system.
Our study aims to explore how the platform can jointly optimize the contract
and recommender system to maximize the utility in an online learning fashion.
We primarily analyze and compare two families of contracts: return-based
contracts and feature-based contracts. Return-based contracts pay the content
creator a fraction of the reward the platform gains. In contrast, feature-based
contracts pay the content creator based on the quality or features of the
content, regardless of the reward the platform receives. We show that under
smoothness assumptions, the joint optimization of return-based contracts and
recommendation policy provides a regret $\Theta(T^{2/3})$. For the
feature-based contract, we introduce a definition of intrinsic dimension $d$ to
characterize the hardness of learning the contract and provide an upper bound
on the regret $\mathcal{O}(T^{(d+1)/(d+2)})$. The upper bound is tight for the
linear family.
- Abstract（参考訳）: クリエーター経済は、オンラインプラットフォームを通じて個人が利益を得る方法に革命をもたらした。
本稿では,創造者経済をユーザ,プラットフォーム,コンテンツクリエーター間の三者間ゲームとしてモデル化することで,創造者経済におけるオンライン学習の研究を開始する。
さらに、プラットフォームはユーザーと対話して、新しいコンテンツを推薦し、評価を受け、最終的にコンテンツから利益を得る。
本研究の目的は,オンライン学習方式の実用性を最大化するために,プラットフォームがコントラクトとレコメンデーションシステムを共同で最適化する方法を検討することである。
主に、リターンベースの契約とフィーチャーベースの契約の2つのファミリーを分析し比較します。
返却ベースの契約は、プラットフォームが得る報酬のごく一部をコンテンツクリエーターに支払う。
対照的に、機能ベースの契約は、プラットフォームが受け取る報酬に関係なく、コンテンツの品質や特徴に基づいてコンテンツクリエーターに支払う。
スムーズな仮定の下では、リターンベースの契約とレコメンデーションポリシーの合同最適化は、後悔する$\Theta(T^{2/3})$を提供する。
特徴に基づく契約について、本質的な次元を$d$と定義し、契約の学習の難しさを特徴づけ、後悔する$\mathcal{O}(T^{(d+1)/(d+2)})$に上限を与える。
上限は線形族に対して厳密である。
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