协助点对点市场中的服务提供商：在灵活属性上最大化收益
数据库
2017-10-09 v2
摘要
诸如AirBnB之类的点对点（peer-to-peer）市场实现了人与人之间服务的直接交易交换。在此类平台上，提供服务者（AirBnB中的房东）面临多种选择。例如在AirBnB中，尽管房产的某些设施（房产属性）是固定的，其他则相对灵活且可轻易提供。提供一项设施通常伴随成本。自然地，不同的设施组合对房东可能具有不同的“收益”。因此，在有限预算下，决定提供哪些设施（属性）颇具挑战。本文正式引入并定义了灵活属性上的收益最大化（GMFA）问题。我们首先证明该问题是NP难的，并表明不太可能存在具有常数近似比的近似算法。随后，针对量化属性集合收益的单调收益函数一般类，我们提供了GMFA问题的一个实用高效精确算法。作为贡献的下一部份，我们聚焦于为GMFA设计实用的收益函数。我们引入基于频繁项的计数（FBC）概念，其利用数据库中现有元组定义收益概念，并提出高效计算算法。我们展示了在AirBnB真实数据集上对所提技术的综合实验评估结果，证明了我们方案的实用相关性与效用。
引用
@article{arxiv.1705.03028,
title = {Assisting Service Providers In Peer-to-peer Marketplaces: Maximizing Gain Over Flexible Attributes},
author = {Abolfazl Asudeh and Azade Nazi and Nick Koudas and Gautam Das},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.03028},
year = {2017}
}