Bandit Profit-Maximization for Targeted Marketing
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摘要
本报告研究一种针对多个市场的序列性利润最大化问题，优化统一价格及各市场的营销支出。针对不同市场的需求曲线具有异质性且未知，本文设计了两种算法以适应单调需求和成本凹性需求，并证明了其近最优的渐近遗憾界，分别为$\\tilde{O}(nT^{3/4})$和$\\tilde{O}(nT^{2/3})$，显著优于指数级别维数灾难。文中提出的算法结构上将定价问题与市场成本优化巧妙分解，实现参数线性扩展，并拓展至订阅服务、促销信用及A/B测试等多种变体 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20]
