本文研究了利用学习理论来生成具有鲁棒性的决策规则，以及针对机器学习领域中存在的潜在的策略操纵问题，提出了一种新的损失函数，称为策略操纵损失，分析了在已知操纵网络结构和未知操纵网络结构下的学习样本复杂度，并且基于迁移学习技术，定义了一种相似度度量，用于度量操纵网络结构的相似度，得到了具有鲁棒性的学习结果。

Mar, 2022

在战略分类中，学习者以一定的代价修改特征，以期从学习者的分类器中获得正面分类。我们考虑学习者在战略分类中部分信息披露的问题，研究代理在非完全了解分类器参数的情况下的最佳响应。我们展示了部分信息披露在增加代理操纵能力的同时，反直觉地有利于学习者的准确性，并提出了一些关于学习者优化问题的正面和负面结果，探讨了学习者应该披露多少信息来最大化预期准确性的算法问题。

Feb, 2024

在一个在线的战略分类问题中，每个到达的代理可以操纵其真实特征向量以获得正面的预测标签，同时付出依赖于操纵量的成本。学习者在仅能访问操纵后的特征的情况下，试图预测代理的真实标签。之后学习者公布其预测，代理的真实标签被揭示。我们提供两种新算法，旨在在战略代理行为的情况下恢复最大边界分类器。我们证明了各种代理成本结构的收敛性、有限错误和有限操纵保证。我们还提供了针对不同成本的具有错误保证的战略感知器的广义版本。我们对真实数据和人工合成数据进行的数值研究表明，新算法在边界、操纵数量和错误数量方面优于以前的算法。

Mar, 2024

本研究研究了战略分类中的基本错误界限和样品复杂性，其中代理可以在一定程度上战术地操纵其特征向量，以便被预测为积极，我们考虑个性化的操纵，并提供在线错误界限和 PAC 样品复杂性。

May, 2023

研究在线线性分类问题，应对操纵特征的策略代理的对抗性选择和他们操纵向量的揭示偏好，提供一个计算有效的学习算法，获得减小的 Stackelberg 后悔以近似于最佳分类器。

Oct, 2017

本文介绍了一种实用的针对策略性分类的学习框架，利用微分求解了用户的策略反应，从而直接最小化了 “策略性” 经验风险，并且证明了该方法在各种学习场景下的有效性。

Mar, 2021

机器学习中的好斗现象及其解决方案的研究，通过将分类问题建模为一种游戏的方式，提出了一种近乎最优的、能够抵抗 “好斗” 现象的分类器设计算法，尤其对于一类自然代价函数而言，该算法在计算上也是高效的。

Jun, 2015

本文提出了并研究了一种广义的策略性分类模型，其中针对用户利益和系统需要达成一致的问题，提出了一种新的 max-margin 框架，提高了其实用性和有效性，并通过实验证明了方法的实用价值。

Feb, 2022

本文通过引入战略 VC 维来推广对敌方攻击机器学习模型的研究，并针对基本的线性分类问题实例化了该框架。研究结果表明，线性分类器的 SVC 总是被其标准 VC 维上界所限制。

Dec, 2020

本文研究算法决策，分析了在社会不平等的情况下，一方面面临更高的成本的候选群体可能会被错误地排除，而另一方面面临更低成本的候选群体可能会被错误地接受。本文还探讨了给予补贴的干预效果，发现某些情况下给予补贴只会提高算法决策者的效用，但实际上会损害所有候选群体的利益，包括补贴接收者。

Aug, 2018