A Stackelberg Game Approach for Sponsored Content Management in Mobile Data Market With Network Effects
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A sponsored content policy enables a content provider (CP) to pay a network service provider (SP), and thereby mobile users (MUs) can access contents from the CP through network services from the SP with a lower charge. Thus, more users want to access the contents which potentially generates more profit gain to the CP. In this article, we study the interactions among three entities under the sponsored content policy, namely, the network SP, which is referred to as SP for brevity, the CP and MUs. We model the interactions as a hierarchical Stackelberg game, where the SP and the CP act as the leaders determining the pricing and sponsoring strategies, respectively, and the MUs act as the followers deciding on their content demand. The model incorporates the network effects in a social domain and congestion in a network domain which enables us to obtain insights from the sponsored content policy. In the model, we investigate the mutual interplay between the SP and the CP in three scenarios: 1) sequential competition, where the SP first optimizes its pricing strategy for maximizing its revenue, and then the CP optimizes its sponsoring strategy for maximizing its profit sequentially; 2) simultaneous competition, where the CP and the SP optimize their individual strategies separately and simultaneously; and 3) cooperation, where both providers jointly optimize their strategies with the purpose of maximizing their aggregate payoff. Through backward induction, we derive the unique Nash equilibrium among the MUs. Furthermore, the existence and uniqueness of the Stackelberg equilibrium under three proposed scenarios are validated analytically. Via extensive simulations, it is shown that the network effects significantly improve the utilities of MUs, the profit of the CP, and the revenue of the SP.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle