We study the algorithmic problem faced by an information holder (seller) who wants to optimally sell such information to a budged-constrained decision maker (buyer) that has to undertake some action. Differently from previous, we consider the case in which the seller is an interested party, as the action chosen by the buyer does not only influence their utility, but also seller's one. This happens in many real-world settings, where the way in which businesses use acquired information may positively or negatively affect the seller, due to the presence of externalities on the information market. The utilities of both the seller and the buyer depend on a random state of nature, which is revealed to the seller, but it is unknown to the buyer. Thus, the seller's goal is to (partially) sell their information about the state of nature to the buyer, so as to concurrently maximize revenue and induce the buyer to take a desirable action. We study settings in which buyer's budget and utilities are determined by a random buyer's type that is unknown to the seller. In such settings, an optimal protocol for the seller must propose to the buyer a menu of information-revelation policies to choose from, with the latter acquiring one of them by paying its corresponding price. Moreover, since in our model the seller is an interested party, an optimal protocol must also prescribe the seller to pay back the buyer contingently on their action. First, we show that the problem of computing a seller-optimal protocol can be solved in polynomial time. Next, we switch the attention to the case in which a seller's protocol employs a single information-revelation policy, rather than proposing a menu, deriving both positive and negative results.


翻译:我们研究的是信息持有者(卖方)在希望向受预算约束的决策者(买方)最优出售信息时面临的算法问题。与以往研究不同,我们考虑了卖方作为利益相关方的情况,即买方采取的行动不仅影响自身效用,还会影响卖方效用。这一情景常见于现实场景——由于信息市场存在外部性,企业使用所购信息的方式可能对卖方产生积极或消极影响。买卖双方的效用均取决于由卖方知晓但买方未知的自然状态随机变量。因此,卖方目标是通过(部分)出售其掌握的关于自然状态的信息,同时最大化收益并引导买方采取预期行动。我们研究的场景中,买方预算和效用由卖方未知的随机买方类型决定。在此类场景中,卖方的最优协议必须向买方提供一组信息揭示策略菜单供其选择,买方通过支付对应价格获取其中一种策略。此外,由于模型中卖方是利益相关方,最优协议还需规定卖方应根据买方行为进行条件性赔付。首先,我们证明计算卖方最优协议的问题可在多项式时间内求解。接着,我们将关注点转向卖方协议仅采用单一信息揭示策略(而非提供菜单)的情形,并推导出相应的正反面结论。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:45
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
3+阅读 · 今天13:50
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
2+阅读 · 今天13:33
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员