Verbesserung von Auktionen in sozialen Netzwerken mit MUDAN und MUDAR
Neue Mechanismen für faire und effiziente Mehr-Einheiten-Auktionen.
― 7 min Lesedauer
Inhaltsverzeichnis
In den letzten Jahren haben Online-Soziale Netzwerke wie TikTok, Twitter und Temu verändert, wie wir uns vernetzen und Geschäfte machen. Verkäufer können diese Plattformen nutzen, um ein breites Publikum zu erreichen. Ein neues Konzept namens "Diffusionsauktion" erlaubt es Verkäufern, Käufer in ihrem Netzwerk zu ermutigen, Auktionsdetails zu teilen, wodurch noch mehr potenzielle Käufer angezogen werden.
Der Fokus liegt hier darauf, bessere Möglichkeiten zu entwickeln, um diese "Multi-Unit Diffusionsauktionen" durchzuführen. Bisherige Methoden waren unzureichend, daher bietet dieser Artikel zwei neue Mechanismen namens MUDAN und MUDAR an. Diese Mechanismen zielen darauf ab, Auktionen fairer und effizienter zu machen.
Was ist eine Diffusionsauktion?
Eine Diffusionsauktion unterscheidet sich von regulären Auktionen. Anstatt nur auf Gebote zu setzen, ermutigt sie Käufer, die Informationen über die Auktion weiterzugeben. Das kann zu einer höheren Teilnehmerzahl führen. Käufer müssen die Auktionsdetails mit ihren Freunden oder Verbindungen teilen, was mehr Bieter anziehen könnte.
Traditionelle Auktionswerkzeuge, die Fairness gewährleisten, funktionieren bei Diffusionsauktionen nicht so gut. Zum Beispiel berichten Käufer oft nicht nur, wie viel sie bereit sind zu zahlen, sondern auch, wer ihre Freunde sind. Das kann zu kniffligen Situationen führen, in denen ein Käufer die Auktion manipulieren könnte, indem er falsche Informationen über seine Verbindungen angibt.
Die Herausforderung besteht darin, ein System zu schaffen, in dem Käufer ehrlich teilnehmen wollen, während gleichzeitig der Gewinn des Verkäufers maximiert wird. Frühere Versuche, solche Auktionen zu gestalten, hatten Schwierigkeiten, die grundlegenden Anforderungen an Fairness und Effizienz zu erfüllen.
Herausforderungen bei der Gestaltung von Diffusionsauktionen
Eine grosse Herausforderung besteht darin, das Interesse des Verkäufers, mehr Bieter zu gewinnen, mit dem Wunsch der Käufer, den Wettbewerb niedrig zu halten, in Einklang zu bringen. Wenn ein Käufer Auktionsinformationen mit seinen Freunden teilt, riskiert er, von Neuankömmlingen überboten zu werden. Das schafft einen Interessenkonflikt.
Bestehende Mechanismen erfüllen nicht vollständig die Anforderungen an Fairness, individuelle Rechte und Ertragsziele. Einige Methoden wurden für Auktionen vorgeschlagen, bei denen nur ein Artikel verkauft wird, aber diese Methoden auf Auktionen mit mehreren Artikeln auszudehnen, hat sich als schwierig erwiesen.
Frühere Mechanismen sind aus verschiedenen Gründen gescheitert. Zum Beispiel:
- Einige Methoden waren erfolgreich bei der Gewinnung von Käufern, konnten aber nicht sicherstellen, dass die Käufer ehrlich handelten.
- Andere waren in der Fairness gut, maximierten aber nicht den Gewinn für den Verkäufer.
Einführung von MUDAN und MUDAR
Um diese Mängel zu beheben, schlagen wir zwei neue Mechanismen für Multi-Unit-Diffusionsauktionen vor: MUDAN und MUDAR.
Überblick über MUDAN
MUDAN, was für Multi-Unit Diffusion Auction with No reward steht, konzentriert sich darauf, die Auktion so fair wie möglich zu gestalten. Es stellt sicher, dass Käufer davon profitieren, ihre wahren Werte und Verbindungen zu melden.
In MUDAN:
- Kann jeder Käufer einen Artikel basierend auf seinem gemeldeten Wert gewinnen.
- Es balanciert Fairness und das Ziel, den Umsatz für den Verkäufer zu maximieren.
Überblick über MUDAR
MUDAR, oder Multi-Unit Diffusion Auction with Reward, bietet Belohnungen für Käufer, die potenziell helfen könnten, Informationen über die Auktion zu verbreiten. Obwohl es nicht die vollständige Fairness wie MUDAN gewährleistet, zielt es darauf ab, bessere Gesamtergebnisse zu erzielen und das gesellschaftliche Wohlergehen zu maximieren.
In MUDAR:
- Können Käufer entweder einen Artikel gewinnen oder eine finanzielle Belohnung erhalten.
- Der Mechanismus erweist sich als effizient, während er dennoch die Teilnahme fördert.
Schlüsselmerkmale der Mechanismen
Sowohl MUDAN als auch MUDAR zielen darauf ab, die vorherigen Systeme zu verbessern, indem sie sicherstellen, dass sie mehrere wesentliche Kriterien erfüllen:
- Wahrhaftigkeit: Käufer werden ermutigt, ihre wahren Bewertungen zu melden.
- Fairness: Jeder Käufer sollte eine faire Chance haben, einen Artikel zu gewinnen.
- Effizienz: Die Prozesse sollten zu einer hohen allgemeinen Zufriedenheit aller Teilnehmer führen.
Wie MUDAN funktioniert
MUDAN funktioniert so, dass zunächst das soziale Netzwerk vom Verkäufer aus erkundet wird. In jedem Schritt:
- Untersucht die Auktion einen Teil des Netzwerks.
- Ein Gewinner wird basierend auf seinen gemeldeten Werten ausgewählt, während andere beiseitegesetzt werden.
- Der Gewinner und die Beiseitegesetzten werden motiviert, Auktionsdetails zu teilen, sodass der Mechanismus mehr potenzielle Käufer erreicht.
Dieser Prozess wird fortgesetzt, bis eine festgelegte Anzahl von Artikeln verkauft ist. Wichtig ist, dass MUDAN die Käufer nicht belohnt, was bedeutet, dass der Fokus auf fairen Wettbewerb bleibt.
Wie MUDAR funktioniert
MUDAR verfolgt einen etwas anderen Ansatz. Es erkundet ebenfalls das soziale Netzwerk, weist jedoch Artikel zu, nachdem alle relevanten Informationen gesammelt wurden. Der Prozess umfasst:
- Identifizierung potenzieller Gewinner basierend auf ihren gemeldeten Werten.
- Anbieten von Belohnungen anstelle einer sofortigen Artikelzuweisung, was Käufer dazu führen kann, Informationen zu verbreiten.
- Sicherstellen, dass die Auktion das bestmögliche Ergebnis für den Verkäufer erzielt.
Verallgemeinerung der Mechanismen
Ursprünglich auf Situationen fokussiert, in denen jeder Käufer einen Artikel sucht, können sowohl MUDAN als auch MUDAR für Fälle angepasst werden, in denen Käufer mehrere Artikel wollen. Diese Erweiterung ermöglicht es ihnen, mehr Arten von Auktionen in sozialen Netzwerken anzusprechen.
Indem die Komplexität in einfachere Komponenten zerlegt wird, können diese Mechanismen flexibel auf verschiedene Auktionsaufstellungen angewendet werden.
Wie funktioniert der Profilgraph?
Die Auktion funktioniert auf einem Profilgraphen, der die Beziehungen zwischen den beteiligten Agenten darstellt.
Struktur des Profilgraphen
In diesem Graphen:
- Hat jeder Käufer Verbindungen, die zeigen, mit wem er Auktionsdetails teilen kann.
- Der Verkäufer startet die Auktion, und Informationen werden basierend auf den etablierten Verbindungen durch das Netzwerk weitergegeben.
Ein wichtiger Punkt ist, dass nur erreichbare Käufer, oder solche, die Auktionsinformationen erhalten können, teilnehmen können. Wenn ein Käufer seine Verbindungen falsch angibt, könnte das zu einem anderen Satz erreichbarer Teilnehmer führen, was die Ergebnisse der Auktion verschieben kann.
Anforderungen an die Mechanismen
Sowohl MUDAN als auch MUDAR zielen darauf ab, verschiedene Anforderungen zu erfüllen:
- Anreizkompatibilität (IC): Käufer sollten es in ihrem besten Interesse finden, wahre Werte zu melden.
- Individuelle Rationalität (IR): Jeder Käufer sollte etwas von Wert bekommen, sodass keine negativen Ergebnisse entstehen.
- Nicht-Defizit (ND): Der Verkäufer sollte am Ende kein Geld verlieren.
- Nicht-Verschwendung (NW): Alle Artikel sollten zeitnah zugeordnet werden, ohne dass übrig bleibt.
- Effizienz: Die Auktion sollte das gesellschaftliche Wohlergehen maximieren und zu einem fairen Ergebnis für alle Beteiligten führen.
Fazit
Zusammenfassend stellen MUDAN und MUDAR bedeutende Fortschritte bei Diffusionsauktionen in sozialen Netzwerken dar. Sie schliessen die Lücken, die durch frühere Versuche entstanden sind, und sorgen dafür, dass Käufer motiviert sind, ehrlich zu handeln, während der potenzielle Gewinn des Verkäufers maximiert wird.
Die Zukunft dieser Auktionsmechanismen sieht vielversprechend aus, mit Möglichkeiten, noch weitergehende Verbesserungen zu erkunden. Da Online-Soziale Netzwerke weiterhin wachsen, wird es entscheidend sein, diese Auktionssysteme zu verstehen und zu verbessern, um effektiven Online-Handel zu ermöglichen.
Zukünftige Arbeitsrichtungen
Ideen für zukünftige Arbeiten umfassen die Erkundung neuer Methoden zur Behandlung falscher Berichterstattung, das Studium der Zusammenarbeit von Käufern und die Verbesserung des Bewertungssystems für Mehrartikel-Szenarien.
Indem man sich auf diese Bereiche konzentriert, können Forscher die Auktionsmechanismen weiter verbessern, um die sich entwickelnde Landschaft der Online-Sozialen Netzwerke und die Chancen, die sie für Verkäufer und Käufer bieten, zu berücksichtigen.
Titel: Multi-unit Auction over a Social Network
Zusammenfassung: Diffusion auction is an emerging business model where a seller aims to incentivise buyers in a social network to diffuse the auction information thereby attracting potential buyers. We focus on designing mechanisms for multi-unit diffusion auctions. Despite numerous attempts at this problem, existing mechanisms either fail to be incentive compatible (IC) or achieve only an unsatisfactory level of social welfare (SW). Here, we propose a novel graph exploration technique to realise multi-item diffusion auction. This technique ensures that potential competition among buyers stay ``localised'' so as to facilitate truthful bidding. Using this technique, we design multi-unit diffusion auction mechanisms MUDAN and MUDAN-$m$. Both mechanisms satisfy, among other properties, IC and $1/m$-weak efficiency. We also show that they achieve optimal social welfare for the class of rewardless diffusion auctions. While MUDAN addresses the bottleneck case when each buyer demands only a single item, MUDAN-$m$ handles the more general, multi-demand setting. We further demonstrate that these mechanisms achieve near-optimal social welfare through experiments.
Autoren: Yuan Fang, Mengxiao Zhang, Jiamou Liu, Bakh Khoussainov, Mingyu Xiao
Letzte Aktualisierung: 2023-09-25 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2302.08924
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2302.08924
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.