Vi anser högdimensionell dynamisk prissättning med flera produkter med en föränderlig men lågdimensionell linjär efterfrågemodell. Om tidsvariationen i cross-elasticiteter uppvisar en låg rankstruktur baserad på fasta (latent) egenskaper hos produkterna, visar vi att intäktsmaximeringsproblemen minskar till en online bandit konvex optimering med sidoinformation som ges av de observerade kraven. Vi designar dynamiska prisalgoritmer vars intäkter närmar sig det bästa fasta priset vektor i efterhand, med en hastighet som endast beror på den inneboende rangen av efterfrågemodellen och inte antalet produkter. Vårt tillvägagångssätt tillämpar en bandit konvex optimeringsalgoritm i ett projicerat lågdimensionellt utrymme som spänns av de latenta produktfunktionerna, samtidigt som vi lär oss denna spännvidd via online singular value sönderdelning av en noggrant utformad matris som innehåller de observerade kraven.
Mycket nyligen studerade REF högdimensionell prissättning av flera produkter, med en lågdimensionell linjär modell för den aggregerade efterfrågan.
Low-rank Bandit Methods for High-dimensional Dynamic Pricing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}