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修論発表

発表時間12分
by

大網 桂太

on 28 May 2013

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Transcript of 修論発表

使い方
入力 → 市場環境(シミュレーション開始時の協力的な人の数・非協力的な人の数、参加退出人数 etc... )出力 → 「協力的な参加者、非協力的な参加者の増減」のデータが出力される 売買者の評判が利用可能な市場における
汎用取引戦略集団シミュレーションシステム (GMSS)
GMSS : Generic Market Simulation System
for reputation-based trading
by traders with different strategies Generic Market Simulation System 日本大学大学院 理工学研究科 数学専攻 1004
大網桂太 汎用な市場シミュレータ:GMSS 協力的な人 → 利益が多い → 増加
非協力的な人 → 利益が少ない → 減少 評判システム研究への注目 ・取引のリスクが大きいインターネット取引市場の誕生

・非協力的な人(詐欺師 etc...)によるインターネット詐欺が社会問題に
  ex)  代金を支払わない、商品を渡さない etc...

・非協力行動の抑制に評判情報の流通による信頼形成が有効 [1]

・評判システムの研究が注目される 汎用市場シミュレータの必要性 ・理想的な評判システム
想定している市場環境で適切な評判を公開する

・評判システムの評価
望ましいこと → 実際の市場で評価する → 困難
可能なこと → 市場シミュレータを用いた考察
    → シミュレータの実現は負担が大きい
             ↓
       汎用な市場シミュレータの必要性
(パラメータの変更で様々な市場を表現出来る汎用性) 商品の種類を増やしたシミュレーション 結論 汎用市場シミュレータ(GMSS)を実現
        ↓
評判システム研究におけるシミュレータ開発の負担軽減

GMSSは現在以下のURLにて公開している
URL : https://bitbucket.org/stare_7/simulator Negative 評判を用いた場合 Positive 評判を用いた場合       汎用市場シミュレータ(GMSS)を実現
        ↓
評判システム研究におけるシミュレータ開発の負担軽減 研究目標 ご清聴ありがとうございました

   ご質問をどうぞ 2 4 1 7 8 8 評判システム 評判値の計算方法の代表的な分類

ネガティブ評判
評価値がマイナスの物だけを利用して計算する
評価値がマイナス → 非協力行動が行われた

ポジティブ評判
評価値がプラスの物だけを利用して計算する
評価値がプラス → 協力行動が行われた

混合評判
評価値がプラス・マイナスの物を利用して計算する 3 GMSSの実装
3175ステップ

汎用性を含めない実装
だいたい半分位 1500ステップ

・汎用シミュレータの利用
33項目のパラメータ設定 8 #COOPERATEの人数
NUM_C_Seller = 2
NUM_C_Buyer = 12
#TFTの人数
NUM_TFT_Seller = 3
NUM_TFT_Buyer = 5
#RANDOMの人数
NUM_R_Seller = 6
NUM_R_Buyer = 7

     :
     : public void printProfit(DilemmaSimulator.Profit pro) {
System.out.println(pro);
}
public void printMultiple ( List<Data> multiple ) {
(int i = 0 ;i < multiple.size();i++) { System.out.print(multiple.get(i).getData()[DilemmaSimulator.ONE]+” ”
);
S y s t e m . o u t . p r i n t ( m u l t i p l e . g e t ( i ) . g e t D a t a ( ) [ D i l e m m a S i m u l a t o r . ANOTHER
]+” ”);
S y s t e m . o u t . p r i n t ( m u l t i p l e . g e t ( i ) . g e t D a t a ( ) [ D i l e m m a S i m u l a t o r . ONE RANK
]+” ”); System.out.print(multiple.get(i).getData()[DilemmaSimulator.
ANOTHER RANK] + ” ” ) ;
S y s t e m . o u t . p r i n t l n ( m u l t i p l e . g e t ( i ) . g e t D a t a ( ) [ D i l e m m a S i m u l a t o r . SUM ] ) ;
}
System.out.println(””);
}
:
: たった33個のパラメータ設定! why? how to?(例)が必要
なぜ必要か?
インターネットの普及により、取引相手の選択肢が急増した。このような現在では、全く知らない取引相手ととりあいず取引をして相手を知るのではなく、評判システムを用いて、相手の評判を知り、取引が行われている。
そのため、評判システムが非協力者に対しては、悪い評判をつけ、協力者には、悪い評判を付けるように機能すれば、協力者は取引を行う機会を得て、非協力者は取引を行う機会を失っていくため、非協力者は減少すると考えられております。
一般的な実現方法
限定が事例
楽天やyahooからネガティブなどの話にする 売買者から集めた評価値から評判値を計算し、売買者に公開するシステム 市場の中の評判システム 何もない状態からの実装 パラメータ設定 6 [1]山本 仁志, 石田和成, 太田敏澄; ”消費者間オンライン取引における評判管理システムのモデル化 ”, 第 9 回 社 会情報システム学シンポジウム 講演論文集,pp. 27-32,2003. ・さらに汎用性を高めたい
  ex 参加・退出方法
  参加方法→最も利益を得ている人の戦略を模倣した人
  退出方法→ランダム

・汎用性を高めることの問題
汎用性を高める
 = パラメータの設定項目を増やす
 = GMSSユーザーへの負担の可能性
           ↓
     汎用性とのバランスが大切 山本ら[1]の結論 9 GMSSを利用することによる負担軽減 売買者は取引で「協力 or 非協力」の選択を行うための戦略を持っている
ex : 協力戦略    毎回協力
  非協力戦略  毎回非協力
  TFT戦略 最初は協力その後はしっぺ返し
  ランダム戦略 協力 or 非協力をランダム
研究者は研究対象として考えている市場において、どの評判システムが適切か評価する必要がある

      望ましいこと → 実際の市場で評価する → 困難
      可能なこと → 市場シミュレータを用いた考察
           → シミュレータの実現は負担が大きい
                       ↓
                汎用な市場シミュレータの必要性
          (パラメータの変更で様々な市場を表現出来る汎用性) GMSS 6 GMSSの実行フロー 目的とパラメータの設定の説明       汎用市場シミュレータ(GMSS)を実現
        ↓
評判システム研究におけるシミュレータ開発の負担軽減 研究目標 5 様々な市場をパラメータの設定のみで再現し
シミュレーションが出来る汎用な市場シミュレータ 山本氏ら[1]の研究の結論と似たような結果を得ることが出来た

33種類のパラメータ設定で出来た おわりに 参考文献 GMSSの利用例 利用例
目的
流動性が評判システムの効果に与える影響
変更する市場条件
流動性(参加・退出人数)
評価対象
ポジティブ評判システム、ネガティブ評判システム ・山本氏ら[1]の研究の結論
1. 参加・退出人数の少い環境下では,ネガティブ評判システム が機能する.
2. 参加・退出人数の多い環境下では,ネガティブ評判システムは有効に機能しない.
3. 参加・退出人数の多い環境下では,ポジティブ評判システムが有効(ネガティブ評判システムとの相対比較)であり, この場合にはポジティブ評判が必要. 流動性が評判システムの効果に与える影響
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