論文の概要: Matching of Users and Creators in Two-Sided Markets with Departures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00313v3
- Date: Sat, 20 Jan 2024 01:38:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-24 00:17:31.743463
- Title: Matching of Users and Creators in Two-Sided Markets with Departures
- Title（参考訳）: 分割型市場におけるユーザとクリエーターのマッチング
- Authors: Daniel Huttenlocher, Hannah Li, Liang Lyu, Asuman Ozdaglar and James
Siderius
- Abstract要約: 本稿では,ユーザコンテンツマッチングのダイナミクスに着目したコンテントレコメンデーションのモデルを提案する。
クリエーターの離脱を考慮しないユーザ中心の欲求アルゴリズムは、任意に粗悪な総エンゲージメントをもたらす可能性があることを示す。
本稿では,ユーザの好みを軽度に仮定して性能保証を行う2つの実用的なアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6649753747542209
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Many online platforms of today, including social media sites, are two-sided
markets bridging content creators and users. Most of the existing literature on
platform recommendation algorithms largely focuses on user preferences and
decisions, and does not simultaneously address creator incentives. We propose a
model of content recommendation that explicitly focuses on the dynamics of
user-content matching, with the novel property that both users and creators may
leave the platform permanently if they do not experience sufficient engagement.
In our model, each player decides to participate at each time step based on
utilities derived from the current match: users based on alignment of the
recommended content with their preferences, and creators based on their
audience size. We show that a user-centric greedy algorithm that does not
consider creator departures can result in arbitrarily poor total engagement,
relative to an algorithm that maximizes total engagement while accounting for
two-sided departures. Moreover, in stark contrast to the case where only users
or only creators leave the platform, we prove that with two-sided departures,
approximating maximum total engagement within any constant factor is NP-hard.
We present two practical algorithms, one with performance guarantees under mild
assumptions on user preferences, and another that tends to outperform
algorithms that ignore two-sided departures in practice.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアサイトを含む今日の多くのオンラインプラットフォームは、コンテンツクリエーターとユーザーを橋渡しする二面市場だ。
プラットフォームレコメンデーションアルゴリズムに関する既存の文献のほとんどは、ユーザの好みと意思決定に重点を置いており、クリエーターのインセンティブを同時に扱うものではない。
コンテンツレコメンデーションのモデルでは,ユーザとクリエーターの双方が十分なエンゲージメントを得られなければ,プラットフォームを永久に離脱できるという新たな性質から,ユーザとコンテンツのマッチングのダイナミクスを明示的に重視する。
私たちのモデルでは、各プレイヤーは、現在のマッチから派生したユーティリティに基づいて各タイムステップに参加することを決定します。
著者の離脱を考慮しないユーザ中心の欲望アルゴリズムは,2面離脱を考慮しながら総エンゲージメントを最大化するアルゴリズムと比較して,任意に総エンゲージメントを低下させる可能性がある。
さらに,ユーザのみ,あるいはクリエーターのみがプラットフォームを離れる場合とは対照的に,任意の定数係数内で最大総エンゲージメントを近似する2面離脱がnpハードであることを証明する。
本稿では,ユーザの好みを軽度に仮定して性能保証を行う2つの実用的なアルゴリズムを提案する。
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