上下文动态定价:算法、优化和局部差分隐私约束
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。研究了上下文动态定价问题,探讨了需求模型、遗憾上限的最优化和隐私保护对动态定价的影响。
本文介绍了一种新颖的上下文强化学习算法,用于根据效用公平性约束进行个性化定价。该算法结合动态定价和需求学习,解决了定价策略中的公平性挑战。研究还扩展到具有需求学习的动态定价问题,提供了公平性成本对效用和收入最大化的影响的综合分析。
研究了上下文动态定价问题,探讨了需求模型、遗憾上限的最优化和隐私保护对动态定价的影响。
本文介绍了一种新颖的上下文强化学习算法,用于根据效用公平性约束进行个性化定价。该算法结合动态定价和需求学习,解决了定价策略中的公平性挑战。研究还扩展到具有需求学习的动态定价问题,提供了公平性成本对效用和收入最大化的影响的综合分析。