Semantic Information Marketing in the Metaverse: A Learning-Based Contract Theory Framework
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we address the problem of designing incentive mechanisms by a virtual service provider (VSP) to hire sensing IoT devices to sell their sensing data to help creating and rendering the digital copy of the physical world in the Metaverse. Due to the limited bandwidth, we propose to use semantic extraction algorithms to reduce the delivered data by the sensing IoT devices. Nevertheless, mechanisms to hire sensing IoT devices to share their data with the VSP and then deliver the constructed digital twin to the Metaverse users are vulnerable to adverse selection problem. The adverse selection problem, which is caused by information asymmetry between the system entities, becomes harder to solve when the private information of the different entities are multi-dimensional. We propose a novel iterative contract design and use a new variant of multi-agent reinforcement learning (MARL) to solve the modelled multi-dimensional contract problem. To demonstrate the effectiveness of our algorithm, we conduct extensive simulations and measure several key performance metrics of the contract for the Metaverse. Our results show that our designed iterative contract is able to incentivize the participants to interact truthfully, which maximizes the profit of the VSP with minimal individual rationality (IR) and incentive compatibility (IC) violation rates. Furthermore, the proposed learning-based iterative contract framework has limited access to the private information of the participants, which is to the best of our knowledge, the first of its kind in addressing the problem of adverse selection in incentive mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».