Matching models for preference-sensitive group purchasing
Notice bibliographique
Résumé
Matching buyers and sellers is one of the most fundamental problems in economics and market design. An interesting variant of the matching problem arises when self-interested buyers come together in order to induce sellers to offer quantity or volume discounts, as is common in buying consortia, and more recently in the consumer group couponing space (e.g., Groupon). We consider a general model of this problem in which a group or buying consortium is faced with volume discount offers from multiple vendors, but group members have distinct preferences for different vendor offerings. Unlike some recent formulations of matching games that involve quantity discounts, the combination of varying preferences and discounts can render the core of the matching game empty, in both the transferable and nontransferable utility sense. Thus, instead of coalitional stability, we propose several forms of Nash stability under various knowledge and transfer/payment assumptions. We investigate the computation of buyer-welfare maximizing matchings and show the existence of transfers (subsidized prices) of a particularly desirable form that support stable matchings. We also study a nontransferable utility model, showing that stable matchings exist; we develop a further variant of the problem in which buyers provide a simple preference ordering over "deals" rather than specific valuations---a model that is especially attractive in the consumer space---and also show the existence of stable matchings. Finally, computational experiments with buyer-welfare maximization demonstrate the value of our approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».