35、在线声誉机制中激励兼容与均衡策略分析

在线声誉机制中激励兼容与均衡策略分析

在在线市场中，获取真实的反馈对于声誉机制的成功至关重要。为了确保自利的参与者如实报告其观察结果，人们设计了各种激励兼容的声誉机制。下面将介绍两种这样的机制：MRZ机制和JF机制，并分析它们的均衡策略以及可信报告对这些策略的影响。

1. 反馈支付规则

反馈的支付依据一个考虑当前信念、报告价值以及其他客户（评级者）未来报告价值的支付规则。当支付由适当的评分规则定义时，每个代理在评级者诚实报告的情况下都有动机提交真实反馈，从而使机制具有激励兼容的纳什均衡（NEQ）。

一种可能的支付规则是：
[R(p(\cdot), r, r_r) = \log(\Pr[r_r|r, p(\cdot)]) = \log\left(\sum_{t\in T} p(t|r) \cdot f(r_r|t)\right)]
其中，$p(\cdot)$ 是代理的先验信念，$r \in S$ 是代理的报告，$r_r \in S$ 是指定评级者的未来报告，$\Pr[r_r|r]$ 是在当前报告者观察到 $r$ 的情况下，评级者观察到信号 $r_r$ 的后验概率。通常用 $R(s_i, s_j)$ 表示代理报告 $s_i$ 且评级者报告 $s_j$ 时代理获得的支付。

2. JF激励兼容声誉机制

JF机制适用于客户观察到的二进制信号不仅受服务类型影响，还受时间影响的情况。观察信号的概率分布用可变长度的马尔可夫链建模。

报告的附带支付遵循一个非常简单的规则，不依赖于代理或声誉机制的信念。只有当另一个客户关于同一服务提交的下一份报告具有相同值时，报告才会获得支付。支付金额会动态调整，以使机制实现预算平衡