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部分情報下での需要と供給のバランスを改善することによる経済厚生の向上


核心的な概念
プラットフォームは、ユーザーに提示する商品情報の選択的な表示を通じて、需要と供給のバランスを改善し、経済厚生を向上させることができる。
要約
本論文は、オンラインマーケットプレイスにおける需要と供給のアンバランスの問題に取り組んでいる。 オンラインマーケットプレイスでは、ユーザーが商品情報の一部しか見ることができないため、価格メカニズムだけでは需要と供給のバランスを取ることが難しい。 そこで本研究では、プラットフォームがユーザーに提示する商品情報の選択的な表示(表現)を学習することで、需要と供給のバランスを改善し、経済厚生を向上させる方法を提案している。 具体的には、ユーザーの選択データから、需要を分散させつつ高い価値を生み出す表現を学習する differentiable な最適化フレームワークを開発した。 理論的には、一定の条件の下で需要の分散化が厚生を向上させることを示した。 実験では、合成データと実データを用いて提案手法の有効性を確認した。特に、単純な予測ベースの手法では需要の集中が見られるのに対し、提案手法は需要を分散させつつ高い厚生を実現できることを示した。
統計
需要が供給を上回る場合、ランダムに1人のユーザーにのみ商品が割り当てられる。 割り当てられた商品の価値の合計が、その市場の厚生を表す。
引用
なし

から抽出された重要な洞察

by Omer Nahum,G... arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.10606.pdf
Decongestion by Representation

深い調査

ユーザーの選好が時間とともに変化する場合、どのように表現の最適化を行えば良いか?

ユーザーの選好が時間とともに変化する場合、表現の最適化を行うためには以下のアプローチが有効です。 動的なデータ収集: ユーザーの選好が変化することを考慮して、定期的にデータを収集し、その変化を追跡します。新しいデータを分析して、最新の傾向やパターンを把握します。 機械学習モデルの更新: 収集したデータを使用して機械学習モデルを定期的に更新します。ユーザーの新しい選好に合わせて、モデルを調整し、最適な表現を見つけます。 個別化された表現: ユーザーごとに異なる選好を考慮して、個別化された表現を提供します。ユーザーが最も関心を持つ情報を重点的に表示し、ユーザーエクスペリエンスを最適化します。 フィードバックループの構築: ユーザーからのフィードバックを収集し、それを表現の最適化に活用します。ユーザーの意見や要望を取り入れて、表現を改善していきます。 時間とともに変化するユーザーの選好を考慮した表現の最適化は、ユーザーエクスペリエンスの向上とサービスの効果的な提供に不可欠です。
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