論文の概要: Pricing with Contextual Elasticity and Heteroscedastic Valuation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15999v1
- Date: Tue, 26 Dec 2023 11:07:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-27 15:21:49.478133
- Title: Pricing with Contextual Elasticity and Heteroscedastic Valuation
- Title（参考訳）: コンテクスト弾性とヘテロシデスティック評価による価格設定
- Authors: Jianyu Xu, Yu-Xiang Wang
- Abstract要約: 我々は、顧客がその特徴と価格に基づいて商品を購入するかどうかを決めるオンラインコンテキスト動的価格問題について検討する。
本稿では,機能に基づく価格弾力性の導入により,顧客の期待する需要をモデル化する新たなアプローチを提案する。
我々の結果は、文脈的弾力性とヘテロセダスティックな評価の関係に光を当て、効果的で実用的な価格戦略の洞察を与えました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.96777734246062
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study an online contextual dynamic pricing problem, where customers decide
whether to purchase a product based on its features and price. We introduce a
novel approach to modeling a customer's expected demand by incorporating
feature-based price elasticity, which can be equivalently represented as a
valuation with heteroscedastic noise. To solve the problem, we propose a
computationally efficient algorithm called "Pricing with Perturbation (PwP)",
which enjoys an $O(\sqrt{dT\log T})$ regret while allowing arbitrary
adversarial input context sequences. We also prove a matching lower bound at
$\Omega(\sqrt{dT})$ to show the optimality regarding $d$ and $T$ (up to $\log
T$ factors). Our results shed light on the relationship between contextual
elasticity and heteroscedastic valuation, providing insights for effective and
practical pricing strategies.
- Abstract（参考訳）: 我々は、顧客がその特徴と価格に基づいて商品を購入するかどうかを決めるオンラインコンテキスト動的価格問題について検討する。
ヘテロシドスティックノイズのバリュエーションとして等価に表現できる機能ベースの価格弾性を取り入れ,顧客の期待需要をモデル化する新しい手法を提案する。
この問題を解決するために,任意の逆入力コンテキスト列を許容しながら,$o(\sqrt{dt\log t})$の後悔を味わう「pricing with perturbation (pwp)」という計算効率の高いアルゴリズムを提案する。
また、$d$と$t$(最大$\log t$ factor)に関する最適性を示すために、$\omega(\sqrt{dt})$で一致する下限を証明します。
以上の結果から,文脈弾性とヘテロ科学的評価の関係が明らかとなり,効果的かつ実用的な価格戦略への洞察が得られた。
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