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应用于一价拍卖中出价的战略稳健学习算法
学习在重复的一价拍卖中进行投标是博弈论和机器学习之间的一个基本问题，我们提出了一种新颖的凸形式用于分析一价拍卖中的纯策略投标，并证明了我们的算法可以有效鼓励拍卖买家真实报价并且无法被巧言利用。
PDF5 months ago
透明度在重复的未知估值一次报价拍卖中的作用
在单个竞标者对序列中的第一价格拍卖的后悔最小化问题中，我们通过完全特征化拍卖的透明度与极小极大后悔之间的关系给出了拍卖环境和竞标者估值之间的各种假设下的最小后悔率。这些极小极大比率揭示了透明度与环境性质之间相互作用对于在第一价格拍卖中学习如
PDFa year ago
人工智能与拍卖设计
本文探究了重复拍卖中的拍卖设计，其中通过简单人工智能算法 (Q-learning) 进行拍卖。我们发现，在没有额外反馈的情况下，第一价格拍卖会导致默认勾结结果（竞投低于价值），而第二价格拍卖则不会。我们展示了这种差异是由第一价格拍卖中超越竞
PDF2 years ago
KDD一种用于首价拍卖出价调整的高效深度分布式网络
本研究介绍了一种新型深度分配网络用于在线广告竞价优化，通过线上离线 A/B 测试以及生产线上环境使用，该方法在竞价成本和 ROI 方面显著优于之前的算法，并在 VerizonMedia DSP 上服务于每天数百亿的广告请求。
PDF3 years ago
在对抗性一价拍卖中学习最优且高效的竞标策略
本研究探讨了如何学习在首价拍卖中进行出价，针对这一问题开发了首个达到最小化一般策略集的竞标算法，能够显著提升现有竞标算法的效果。这一算法利用专家策略和层级策略，取得了不错的效果，在三个真实场景的测试中表现出了优越性。
PDF4 years ago
单品拍卖的相关和粗略均衡
研究首价单品拍卖中的相关均衡和粗略均衡，证明与 Nash 均衡一样，所有相关均衡都可以实现完全的效率和至少是次高价值的收入；而粗略均衡则可能产生较低的效率和收入，即使没有价格高估。
PDF8 years ago