动态个性化定价中的隐私保护策略：需求学习与期望（ε，δ）差分隐私

本篇研究论文探讨了在电子商务背景下，随着零售商能获取大量客户个人信息用于个性化定价决策，如何在保护隐私的前提下实现动态定价的问题。在传统的定价模型中，个人数据的使用可能引发隐私泄露风险，特别是当第三方代理能够通过价格变动推测消费者行为时。为了应对这一挑战，作者们借鉴了计算机科学中的差分隐私（Differential Privacy）理论，这是一种保护敏感数据的技术，确保个体数据的添加或删除不会显著影响最终结果的发布。 论文的核心贡献是提出了一种定制的预期（ε，δ）差分隐私概念，应用于动态定价问题。该方法旨在在保护客户的个性化信息和个人购买决策免受泄露的同时，最大化零售商的收入。具体来说，当面对d维的个性化信息时，作者们设计的算法能够在T时间段内达到O(d^1.5√T/ε)的预期遗憾，即在最坏情况下，零售商在学习需求函数过程中可能产生的最大损失。对于对抗性选择的客户信息，这个界限更优化。 当客户的个性化信息是随机的，遗憾界限可进一步提升至O(d√T + d^2/ε^2)，这表明算法在处理不确定性的同时，仍能保持较高的隐私保护水平。这项研究结合了商业策略与隐私保护技术，为动态个性化定价问题提供了创新的解决方案，既满足了商业需求，又尊重了消费者的隐私权益。这对于电子商务行业的隐私保护实践具有重要的理论指导意义。