考虑重复曝光与产品相关耐心成本的 assortment 优化

在本文中，我们研究了许多在线零售商（如亚马逊）所面临的 assortment 优化问题。我们基于经典多项 logit 模型，开发了\emph{级联多项 logit 模型}（cascade multinomial logit model），以刻画消费者跨多个阶段的购买行为。与现有研究不同，我们的模型允许产品的重复曝光，即同一产品可在不同阶段多次展示。此外，每个消费者有一个从已知分布中抽样的\emph{耐心预算}（patience budget），且每个产品关联一个\emph{耐心成本}（patience cost），用以刻画浏览该产品所花费的认知努力。给定一组产品，消费者逐阶段顺序浏览它们。在浏览完一个阶段中的所有产品后，若某产品的效用超过外部选项的效用，消费者便购买该产品并离开平台。否则，若截至该点所浏览所有产品的耐心成本不大于其耐心预算，她继续查看下一阶段。我们提出了该问题的一个近似解。