导读
定价是企业盈利能力的核心规则,在经济学领域中得到了广泛的研究。在设计定价机制、模型时,要考虑的一个重要原则是“价格区分”,即卖方根据买方的不同价值以不同的价格出售相同的资源。为了满足“价格区分”原则,特别是在买方数量众多的情况下,通常需要计算方法来确定卖方资源的最佳分配(出售给谁)和买方支付的最佳价格(售价多少)。当今,大量买卖过程通过互联网进行,近乎实时的交互更直接地展示了买方的需求和卖方产品的信息,大量的交互数据需要更强大、有效的处理方法使得卖方能够更精准地对不同的买方建模。
本文综述了例如在线广告和云计算等有代表性的互联网行业中,计算定价模型分析和设计的最新进展。文章特别介绍了如何使用计算方法来分析买方的行为、提高资源利用率和提高卖方的利润。文章还讨论了如何利用机器学习技术更好地理解买方的行为,设计更有效的定价机制。文章最后探讨了计算定价的未来研究趋势,给本领域的研究者提供更多启发和方向。
本文作者团队是来自微软亚洲研究院的Fei TIAN, Tao QIN, Tie-Yan LIU,其中Tie-Yan LIU(刘铁岩)是机器学习和信息检索领域的知名学者。
刘铁岩博士
微软亚洲研究院首席研究员,领导机器学习和人工智能方面的研究工作。其先锋性工作促进了机器学习与信息检索之间的融合,被国际学术界公认为“排序学习”领域的代表人物。因对机器学习方法及其在网络搜索和在线广告领域应用做出的杰出贡献,同时获选国际电气电子工程师学会院士(IEEE Fellow)以及ACM杰出会员(ACM Distinguished Member)。
文章精要
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