[논문 리뷰] Dynamic Pricing for Revenue Maximization in Mobile Social Data Market with Network Effects

Zehui Xiong, Dusit Niyato외 3명|arXiv (Cornell University)|2018. 08. 13.

Human Mobility and Location-Based Analysis참고 문헌 34인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 네트워크 효과와 무선 혼잡을 고려하여 사회적 데이터 시장에서 장기 수익을 극대화하기 위해 모바일 네트워크 운영자에게 순차적 동적 가격 설정 방식을 제안한다. 분석적 및 수치적 결과를 통해 동적 가격 설정이 정적 가격 설정보다 운영자 수익과 사용자 유틸리티 측면에서 뛰어나며, 공정성 인식 기반 수정을 통해 사용자 간 유틸리티 분포의 균형을 확보함을 입증한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 모바일 소셜 데이터 시장에서 네트워크 효과와 혼잡을 동시에 고려한 동적 가격 설정 모델의 격차를 해소하기 위해.
• 독점적 모바일 네트워크 운영자의 장기 예상 수익을 극대화하는 최적의 동적 가격 설정 정책을 설계하기 위해.
• 개별 사용자 유틸리티를 균형 있게 유지함으로써 사회적 공정성을 확보하기 위해 가격 정책을 수정하기 위해.
• 현실적인 네트워크 조건 하에서 순차적 및 동시 동적 가격 설정 방식의 성능을 비교하기 위해.

제안 방법

• 논문은 운영자가 사용자 수요 역학에 기반해 다수의 시간 주기 동안 가격을 설정하는 순차적 의사결정 과정으로 모바일 소셜 데이터 시장을 모델링한다.
• 사용자 수요가 친구 활동 증가에 따라 증가함을 반영하기 위해 사회적 그래프 모델(Erdős-Rényi 및 실제 데이터셋)을 통해 네트워크 효과를 통합한다.
• 사용자 수요 증가로 인한 지연 증가와 유틸리티 감소를 반영하기 위해 용량 제한이 있는 무선 접근 네트워크를 통해 혼잡 효과를 모델링한다.
• 개별 사용자 유틸리티에 기반해 가격을 조정함으로써 저유틸리티 사용자에게 과도한 부담을 주지 않도록 하기 위해, 공정성 인식 기반의 순차적 가격 정책을 도입한다.
• 이론적 분석을 통해 동적 가격 설정 방식이 정적 가격 설정보다 높은 수익과 유틸리티를 달성할 수 있는 조건을 유도한다.
• 수치적 평가는 합성(Erdős-Rényi) 및 실제 사회 네트워크 데이터셋을 사용하여 네트워크 효과 강도와 혼잡 수준의 변화에 따른 성능을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 모바일 소셜 데이터 시장에서 동적 가격 설정은 정적 가격 설정에 비해 장기 수익과 사용자 유틸리티 측면에서 어떻게 다를까?
• RQ2 동적 가격 설정 환경에서 네트워크 효과는 운영자 수익과 사용자 수요에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 무선 네트워크 도메인의 혼잡 효과는 동적 가격 설정 전략의 효과성에 어떤 제약을 가하는가?
• RQ4 공정성 인식 기반 동적 가격 설정 정책은 운영자 수익을 극대화하면서도 사용자 간 유틸리티의 균형을 확보할 수 있는가?
• RQ5 이 맥락에서 순차적 및 동시 동적 가격 설정 방식의 성능 차이는 무엇인가?

주요 결과

• 제안된 순차적 동적 가격 설정 방식은 정적 가격 설정에 비해 운영자에게 더 높은 장기 수익을 달성하며, 강한 네트워크 효과 조건에서 수치적 결과로 유의미한 향상이 확인된다.
• 사용자 수요와 네트워크 조건에 대한 가격의 보다 우수한 일치로 인해, 사용자들은 동적 가격 설정 하에서 정적 가격 설정 대비 더 높은 총 유틸리티를 얻는다.
• 동적 가격 설정 방식은 네트워크 효과를 효과적으로 활용하며, 사용자 활동 증가에 따라 연결된 사용자들의 수요가 증가함으로써 전체 시장 가치가 증폭됨을 보여준다.
• 가격 정책의 공정성 인식 기반 수정을 통해 개별 사용자 유틸리티가 균형을 이루며, 저활동 사용자의 유틸리티 저하를 방지한다.
• Erdős-Rényi 및 실제 사회 네트워크 데이터셋에 대한 성능 평가 결과, 다양한 네트워크 구조와 혼잡 수준에서 동적 가격 설정이 항상 정적 가격 설정을 능가함을 확인한다.
• 이론적 분석을 통해 제안된 동적 가격 설정 정책은 주어진 가정 하에서 비음수 수익 및 유틸리티 증가를 유지하며, 최적의 가격 행동으로 수렴함을 증명한다.