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Enregistrement W2887934021 · doi:10.1371/journal.pone.0249182

Using survival prediction techniques to learn consumer-specific reservation price distributions

2021· article· en· W2887934021 sur OpenAlexafffund
Ping Jin, Humza Haider, Russell Greiner, Sarah Wei, Gerald Häubl

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Market Behavior and Pricing
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of AlbertaAlberta Machine Intelligence Institute
Mots-clésReservationComputer scienceProduct (mathematics)Task (project management)Database transactionNegotiationEconometricsData miningPredictive modellingMachine learningDatabaseEconomicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A consumer's "reservation price" (RP) is the highest price that s/he is willing to pay for one unit of a specified product or service. It is an essential concept in many applications, including personalized pricing, auction and negotiation. While consumers will not volunteer their RPs, we may be able to predict these values, based on each consumer's specific information, using a model learned from earlier consumer transactions. Here, we view each such (non)transaction as a censored observation, which motivates us to use techniques from survival analysis/prediction, to produce models that can generate a consumer-specific RP distribution, based on features of each new consumer. To validate this framework of RP, we run experiments on realistic data, with four survival prediction methods. These models performed very well (under three different criteria) on the task of estimating consumer-specific RP distributions, which shows that our RP framework can be effective.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,142 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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