論文の概要: Transfer Learning for Nonparametric Contextual Dynamic Pricing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18836v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 01:05:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 13:57:52.016848
• Title: Transfer Learning for Nonparametric Contextual Dynamic Pricing
• Title（参考訳）: 非パラメトリックな動的価格の伝達学習
• Authors: Fan Wang, Feiyu Jiang, Zifeng Zhao, Yi Yu,
• Abstract要約: 動的価格戦略は、市場条件や顧客特性に基づいて価格を調整することで、企業が収益を最大化する上で不可欠である。 この制限を克服するための有望なアプローチの1つは、関連する製品や市場からの情報を活用して、焦点となる価格決定を知らせることである。 本稿では,ソースドメインからの事前収集データを効果的に活用し,対象ドメインの価格決定を効率化する,新しいTLDPアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.420508136662257
• License:
• Abstract: Dynamic pricing strategies are crucial for firms to maximize revenue by adjusting prices based on market conditions and customer characteristics. However, designing optimal pricing strategies becomes challenging when historical data are limited, as is often the case when launching new products or entering new markets. One promising approach to overcome this limitation is to leverage information from related products or markets to inform the focal pricing decisions. In this paper, we explore transfer learning for nonparametric contextual dynamic pricing under a covariate shift model, where the marginal distributions of covariates differ between source and target domains while the reward functions remain the same. We propose a novel Transfer Learning for Dynamic Pricing (TLDP) algorithm that can effectively leverage pre-collected data from a source domain to enhance pricing decisions in the target domain. The regret upper bound of TLDP is established under a simple Lipschitz condition on the reward function. To establish the optimality of TLDP, we further derive a matching minimax lower bound, which includes the target-only scenario as a special case and is presented for the first time in the literature. Extensive numerical experiments validate our approach, demonstrating its superiority over existing methods and highlighting its practical utility in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 動的価格戦略は、市場条件や顧客特性に基づいて価格を調整することで、企業が収益を最大化する上で不可欠である。 しかし、過去のデータが限られている場合や、新製品の発売や新しい市場への参入など、最適な価格戦略を設計することは困難である。 この制限を克服するための有望なアプローチの1つは、関連する製品や市場からの情報を活用して、焦点となる価格決定を知らせることである。 本稿では,共変量分布の差分分布が異なる共変量シフトモデルの下で,非パラメトリック文脈動的価格の変換学習について検討する。 本稿では,ソースドメインからの事前収集データを効果的に活用し,対象ドメインの価格決定を効率化する,新しいTLDPアルゴリズムを提案する。 TLDPの後悔の上限は、報酬関数上の単純なリプシッツ条件の下で成立する。 TLDPの最適性を確立するため,本論文では,ターゲットのみのシナリオを特別なケースとして含む,最小限の最小境界を導出し,文献で初めて提示する。 大規模な数値実験により,本手法の有効性を実証し,実世界の応用における実用性を強調した。

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