Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Optimal Posted Prices for a Unit-Demand Buyer

論文の概要: Learning Optimal Posted Prices for a Unit-Demand Buyer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02284v1
Date: Mon, 02 Jun 2025 21:48:12 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-05 01:42:09.375603
Title: Learning Optimal Posted Prices for a Unit-Demand Buyer
Title（参考訳）: ユニット・デマンド・バイヤーのための最適ポスト価格の学習
Authors: Yifeng Teng, Yifan Wang,
Abstract要約: 本研究では,単価購入者に対して,個別の商品価値を持つ最適アイテム価格を学習する問題について検討する。文献では、サンプルアクセスモデルと価格クエリモデルという2つの一般的なクエリモデルについて考察する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.659947962959846
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We study the problem of learning the optimal item pricing for a unit-demand buyer with independent item values, and the learner has query access to the buyer's value distributions. We consider two common query models in the literature: the sample access model where the learner can obtain a sample of each item value, and the pricing query model where the learner can set a price for an item and obtain a binary signal on whether the sampled value of the item is greater than our proposed price. In this work, we give nearly tight sample complexity and pricing query complexity of the unit-demand pricing problem.
Abstract（参考訳）: 本研究では,単価の購入者に対して,個別の商品価値を持つ最適アイテム価格を学習する問題について検討し,購入者の価値分布に対するクエリアクセスについて検討する。本論文では,学習者が各項目値のサンプルを取得可能なサンプルアクセスモデルと,学習者がアイテムの価格を設定し,そのサンプル値が提案した価格よりも大きいかどうかのバイナリ信号を得ることができる価格クエリモデルという,2つの共通クエリモデルについて考察する。本研究では、単価の価格問題において、ほぼ厳密なサンプルの複雑さと価格要求クエリの複雑さについて述べる。

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