[論文レビュー] Dynamic Pricing for Revenue Maximization in Mobile Social Data Market with Network Effects

Zehui Xiong, Dusit Niyato+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 13, 2018

Human Mobility and Location-Based Analysis参考文献 34被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、ネットワーク効果を考慮し、無線混雑状態を反映させながら、モバイルネットワーク事業者が長期収益を最大化するための逐次的動的価格設定スキームを提案する。解析的および数値的実験により、動的価格設定が静的価格設定を上回ることを示し、収益とユーザー効用の両面で優れた性能を発揮する。また、公平性を考慮した修正により、ユーザー間での効用分配が均等になることが保証される。

ABSTRACT

Mobile data demand is increasing tremendously in wireless social networks, and thus an efficient pricing scheme for social-enabled services is urgently needed. Though static pricing is dominant in the actual data market, price intuitively ought to be dynamically changed to yield greater revenue. The critical question is how to design the optimal dynamic pricing scheme, with prospects for maximizing the expected long-term revenue. In this paper, we study the sequential dynamic pricing scheme of a monopoly mobile network operator in the social data market. In the market, the operator, i.e., the seller, individually offers each mobile user, i.e., the buyer, a certain price in multiple time periods dynamically and repeatedly. The proposed scheme exploits the network effects in the mobile users' behaviors that boost the social data demand. Furthermore, due to limited radio resource, the impact of wireless network congestion is taken into account in the pricing scheme. Thereafter, we propose a modified sequential pricing policy in order to ensure social fairness among mobile users in terms of their individual utilities. We analytically demonstrate that the proposed sequential dynamic pricing scheme can help the operator gain greater revenue and mobile users achieve higher total utilities than those of the baseline static pricing scheme. To gain more insights, we further study a simultaneous dynamic pricing scheme in which the operator determines the pricing strategy at the beginning of each time period. Mobile users decide on their individual data demand in each time period simultaneously, considering the network effects in the social domain and the congestion effects in the network domain. We construct the social graph using Erdős-Rényi (ER) model and the real dataset based social network for performance evaluation.

研究の動機と目的

• モバイルソーシャルデータ市場におけるネットワーク効果と混雑状態を同時に考慮する動的価格設定モデルの不足を補うこと。
• 独占的モバイルネットワーク事業者の長期期待収益を最大化する最適な動的価格設定ポリシーを設計すること。
• 個々のユーザー効用のバランスを取ることで社会的公平性を確保するため、価格ポリシーを修正すること。
• 現実のネットワーク環境下での逐次的および同時的動的価格設定スキームの性能を比較すること。

提案手法

• 本稿は、事業者がユーザー需要のダイナミクスに基づき複数の時間期間にわたり価格を設定する逐次的意思決定プロセスとして、モバイルソーシャルデータ市場をモデル化する。
• 社会的グラフモデル（Erdős-Rényiおよび実世界のデータセットを用いて）を介してネットワーク効果を組み込み、友人の活動が増加することでユーザー需要が上昇することを反映する。
• 容量制限のある無線アクセスネットワークを通じて混雑状態をモデル化し、ユーザー需要の増加に伴い遅延が増加し、効用が低下することを表現する。
• 個々のユーザー効用に基づいて価格を調整することで、低効用ユーザーへの過剰な負担を回避するように、公平性を考慮した逐次的価格ポリシーを導入する。
• 理論的分析により、動的価格設定スキームが静的価格設定よりも高い収益と効用を達成する条件を導出する。
• 数値的評価では、合成データ（Erdős-Rényi）および実際のソーシャルネットワークデータセットを用い、ネットワーク効果の強さや混雑度の変動に応じた性能を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 モバイルソーシャルデータ市場において、動的価格設定は静的価格設定と比較して、長期収益およびユーザー効用の点でどのように異なるか？
• RQ2 動的価格設定環境下において、ネットワーク効果は事業者の収益およびユーザー需要にどのような影響を及ぼすか？
• RQ3 無線ネットワーク分野における混雑状態は、動的価格設定戦略の有効性をどのように制限するか？
• RQ4 公平性を考慮した動的価格設定ポリシーは、事業者の収益を最大化しつつ、ユーザー間の効用を均等に保てるか？
• RQ5 本文脈において、逐次的および同時的動的価格設定スキームの性能差は何か？

主な発見

• 提案された逐次的動的価格設定スキームは、静的価格設定と比較して、事業者の長期収益をより高く達成する。数値結果では、強いネットワーク効果下で顕著な改善が確認された。
• 動的価格設定下では、価格と需要、ネットワーク状態の整合性が高いため、モバイルユーザーは静的価格設定時よりも高い合計効用を得る。
• 動的価格設定スキームは、ユーザー活動の増加に伴い関連ユーザーの需要が増加するというネットワーク効果を効果的に活用し、市場全体の価値を拡大する。
• 価格ポリシーの公平性を考慮した修正により、個々のユーザー効用がバランスされ、低活動ユーザーの効用低下が防止される。
• Erdős-Rényiおよび実世界のソーシャルネットワークデータセットを用いた性能評価により、異なるネットワークトポロジーおよび混雑度の下でも、動的価格設定が静的価格設定を一貫して上回ることが確認された。
• 理論的分析により、与えられた仮定下で動的価格設定ポリシーが非負の収益および効用の向上を維持することが証明され、最適価格行動への収束が示された。