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창작 경제가 만들어낸 새로운 경제적 기회에 힘입어, 점점 더 많은 콘텐츠 제작자들이 온라인 콘텐츠 추천 플랫폼에서 생성된 수익에 의존하고 경쟁하고 있습니다. 이러한 급증하는 경쟁은 콘텐츠 배포의 역학을 변화시키고 플랫폼에서 장기적인 사용자 복지에 깊은 영향을 미칩니다. 그러나 전 세계 사용자 선호도의 분포에 대한 포괄적인 그림이 결여되어 있어, 특히 제작자들이 비최적의 사용자 복지로 이어지는 상태에 갇히게 되는 경우가 많습니다. 제작자들이 관련 콘텐츠로 폭넓은 사용자 집단에 최선을 다할 수 있도록 장려하기 위해, 플랫폼은 사용자 선호도 분포에 대한 정보적 우위를 활용하여 제작자에게 정확한 신호를 보내는 책임을 져야 합니다. 본 연구에서는 콘텐츠 제작자 간의 경쟁 게임 환경 아래에서 시스템 측의 사용자 복지 최적화를 수행합니다. 우리는 추천 콘텐츠에 대한 만족도를 기반으로 각 사용자에 대한 일련의 가중치를 동적으로 계산하는 알고리즘 솔루션을 플랫폼에 제안합니다. 이러한 가중치는 추천 정책이나 후속 보상을 조정하는 메커니즘을 설계하는 데 사용되어, 제작자들의 콘텐츠 생산 전략에 영향을 미치게 됩니다. 제안된 방법의 효과를 검증하기 위해, 우리는 다음을 포함한 일련의 실험에서의 발견을 보고합니다: 1. 플랫폼 개입 없이 제작자 전략이 비최적 상태로 수렴하는 방식을 보여주는 개념 증명 음성 예; 2. 다양한 데이터 세트에서 우리의 제안된 개입 메커니즘을 적용한 오프라인 실험; 3. 선도적인 짧은 동영상 추천 플랫폼에서 실시한 3주간의 온라인 실험 결과.
Fan et al. (Sun,) 이 질문을 연구했습니다.