論文の概要: Pricing Strategies for Different Accuracy Models from the Same Dataset Based on Generalized Hotelling's Law

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05272v2
• Date: Sat, 29 Mar 2025 08:49:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 19:35:56.543008
• Title: Pricing Strategies for Different Accuracy Models from the Same Dataset Based on Generalized Hotelling's Law
• Title（参考訳）: 一般ホテル法則に基づく同一データセットからの異なる精度モデルに対する価格戦略
• Authors: Jie Liu, Tao Feng, Yan Jiang, Peizheng Wang, Chao Wu,
• Abstract要約: 販売者がデータセットをD$で保有し、市場で販売される様々なアキュラシーのモデルにトレーニングするシナリオを考察する。 データセットは、異なる精度でモデルをトレーニングするために再利用することができ、トレーニングコストは、販売量とは独立している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.353146025394372
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider a scenario where a seller possesses a dataset $D$ and trains it into models of varying accuracies for sale in the market. Due to the reproducibility of data, the dataset can be reused to train models with different accuracies, and the training cost is independent of the sales volume. These two characteristics lead to fundamental differences between the data trading market and traditional trading markets. The introduction of different models into the market inevitably gives rise to competition. However, due to the varying accuracies of these models, traditional multi-oligopoly games are not applicable. We consider a generalized Hotelling's law, where the accuracy of the models is abstracted as distance. Buyers choose to purchase models based on a trade-off between accuracy and price, while sellers determine their pricing strategies based on the market's demand. We present two pricing strategies: static pricing strategy and dynamic pricing strategy, and we focus on the static pricing strategy. We propose static pricing mechanisms based on various market conditions and provide an example. Finally, we demonstrate that our pricing strategy remains robust in the context of incomplete information games.
• Abstract（参考訳）: 販売者がデータセットをD$で保有し、市場で販売される様々なアキュラシーのモデルにトレーニングするシナリオを考察する。 データの再現性のため、データセットは異なる精度でモデルをトレーニングするために再利用することができ、トレーニングコストは販売量とは独立している。 これら2つの特徴は、データトレーディング市場と従来のトレーディング市場とに根本的な違いをもたらす。 市場への異なるモデルの導入は必然的に競争を巻き起こす。 しかし、これらのモデルの様々な精度のため、従来のマルチオリゴポリーゲームは適用できない。 一般化されたHotellingの法則を考えると、モデルの精度は距離として抽象化される。 買い手は精度と価格のトレードオフに基づいてモデルを購入することを選び、売り手は市場の需要に基づいて価格戦略を決定する。 静的価格戦略と動的価格戦略という2つの価格戦略を提示し、静的価格戦略に焦点を当てる。 本稿では,様々な市場条件に基づく静的な価格設定機構を提案し,その例を示す。 最後に,不完全な情報ゲームにおいては,価格戦略が引き続き堅牢であることを示す。

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