在具有位置偏差和社会影响的多项 Logit 模型中优化期望效用
数据结构与算法
2021-10-01 v2
摘要
受零售、在线广告和文化市场应用的启发，本文研究了如何在容量约束下寻找产品的最优组合和定位。我们证明，对于捕捉效用、位置偏差和社会影响的多项 Logit 模型，可以在多项式时间内找到最优的产品组合和定位。此外，在动态市场中，我们表明，应用最优组合和定位并利用社会影响的策略，其期望表现优于任何不使用社会影响的策略。
引用
@article{arxiv.1411.0279,
title = {Optimizing Expected Utility in a Multinomial Logit Model with Position Bias and Social Influence},
author = {Andres Abeliuk and Gerardo Berbeglia and Manuel Cebrian and Pascal Van Hentenryck},
journal= {arXiv preprint arXiv:1411.0279},
year = {2021}
}