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Enregistrement W3139924439 · doi:10.1111/exsy.12697

Neutrosophic game pricing methods with risk aversion for pricing of data products

2021· article· en· W3139924439 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueExpert Systems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceStackelberg competitionIndeterminacy (philosophy)FalsityRisk aversion (psychology)Value (mathematics)Mathematical economicsMathematical optimizationEconomicsMathematicsMachine learningExpected utility hypothesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With the progressive development of satellite image data products, their pricing strategies become more and more important for enterprises to earn profits. The objective of this study is to explore several game pricing methods with risk aversion for pricing of data products in neutrosophic environments. First, to reflect the uncertainty of problem parameters, the idea of neutrosophic variables is adopted. With the aid of neutrosophic variables, the truth, indeterminacy and falsity degrees of players can be intuitively and conveniently obtained. Subsequently, considering the risk aversion of decision makers, the optimistic value theory is introduced into neutrosophic variables for calculating the optimistic value of player's profits. Then, different pricing models are constructed under the Bertrand and Stackelberg game scenarios, respectively. After deriving the corresponding equilibrium equations, some numerical instances are provided to testify the feasibility of our methods. Furthermore, the influences of dissimilar market power structures are examined. Finally, the effects of seven problem parameters and players' confidence levels on pricing results are investigated through sensitivity analyses. The results show that the proposed methods are practicable and can offer guidance for the pricing decision of data products.

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.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,234 · 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