Khái niệm cốt lõi
Bayesian persuasion studies strategic information disclosure to influence behavior.
Tóm tắt
Das Paper untersucht Markov Persuasion Processes (MPPs) und deren Anwendung in verschiedenen Bereichen. Es adressiert Probleme in der Bayesian Persuasion und präsentiert das Optimistic Persuasive Policy Search (OPPS) Algorithmus für vollständiges und teilweises Feedback. Es zeigt eine Trade-off-Analyse zwischen Regret und Verletzung von Überzeugungskraft.
- Einführung in Bayesian Persuasion und MPPs
- Anwendungsbereiche von MPPs
- Probleme mit bestehenden MPPs
- Design des OPPS Algorithmus für vollständiges Feedback
- Analyse von Regret und Verletzung mit vollständigem Feedback
- Design des OPPS Algorithmus für teilweises Feedback
- Analyse von Regret und Verletzung mit teilweisem Feedback
- Vorstellung eines Trade-offs zwischen Regret und Verletzung
Thống kê
Wir fixieren solche Probleme, indem wir MPPs adressieren, bei denen der Sender keine Kenntnisse über die Umgebung hat.
Wir entwerfen einen Lernalgorithmus für den Sender, der mit teilweisem Feedback arbeitet.
Der Algorithmus erreicht sublinearen Regret und Verletzung.
Trích dẫn
"In Bayesian persuasion, an informed sender strategically discloses information to influence the behavior of an interested receiver."
"MPPs find application in several real-world settings, such as e-commerce and recommendation systems."