44、隐私敏感消费者激励方案研究

隐私敏感消费者激励方案研究

在当今的商业环境中，消费者的隐私保护意识日益增强，零售商在提供优惠券等促销活动时，需要考虑消费者对隐私的敏感度，以平衡成本和收益。本文将介绍一种基于马尔可夫决策过程（MDP）的模型，用于研究零售商如何为隐私敏感的消费者提供最优的优惠券策略。

1. 相关工作概述

• 消费者隐私研究 ：以往的经济研究通过调查和数据分析，研究了消费者对隐私的态度，包括使用私人数据的利弊。
• 形式化方法应用 ：如差分隐私等形式化方法，被用于市场设计和商品分配问题中，以建模私人数据的价值。
• MDP模型应用 ：有研究使用MDP模型研究控制系统中的数据共享问题，但本文的模型在成本结构和优化目标上有所不同。

2. 系统模型

• 消费者与零售商交互模型 ：通过离散时间系统建模零售商与消费者的交互。在每个时间点 $t$，消费者处于离散状态，零售商可以提供高隐私风险（HP）或低隐私风险（LP）的优惠券，消费者会根据优惠券类型和自身状态对零售商施加成本。
• 消费者模型
  • 状态假设 ：消费者处于有限状态集中的某一状态，状态决定其对优惠券的响应。主要考虑两种状态：正常（Normal）和警觉（Alerted）。消费者状态按照马尔可夫过程演变，初始状态随机且零售商未知。
  • 状态转