Vi ser problemet med att lära sig av uppenbara preferenser i en online-miljö. I vårt ramverk, varje period en konsument köper en optimal bunt av varor från en handlare enligt hennes (linjära) nyttofunktion och nuvarande priser, med förbehåll för en budget restriktion. Köpmannen observerar endast de köpta varorna och försöker anpassa priserna för att optimera sina vinster. Vi ger en effektiv algoritm för köpmannens problem som består av en inlärningsfas där konsumentens allmännyttiga funktion (kanhända delvis) kan härledas, följt av ett prisoptimeringssteg. Vi överväger också en alternativ online inlärningsalgoritm för inställningen där priserna sätts exogent, men handlaren skulle fortfarande vilja förutsäga bunten som kommer att köpas av konsumenten för lager- eller leveranskedjan förvaltning. I motsats till de flesta tidigare arbeten med uppenbara preferenser problem, visar vi att genom att göra starkare antaganden om formen av nyttofunktioner, effektiva algoritmer för både lärande och vinst maximering är möjliga, även i adaptiva, online-inställningar.
I REF antas värderingsfunktionen vara linjär och kan först delvis härledas och sedan användas i ett prisoptimeringssteg.
Online Learning and Profit Maximization from Revealed Preferences
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}