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在高需求时期平衡打车平台的收益与公平
在高峰时间内,利用在线二分匹配技术设计针对摩的平台的可调参数算法实现公平和收益的平衡
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5 years ago
电子商务系统中基于强化利润最大化的价值感知推荐
通过融合在线广告和微观经济基本概念到个性化推荐领域,我们提出了基于强化学习的价值感知推荐算法,该算法通过直接优化候选项的经济价值生成推荐列表,映射每种用户操作的货币化经济价值并以此作为排序列表的激励值,在线商业系统与离线基准测试中得到验证,
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5 years ago
面向分层移动边缘计算:一种基于拍卖的利润最大化方法
本研究提出了一种基于 LTE-Advanced 的分层模型,引入了 field、shallow 和 deep cloudlets 的概念,提出了一种基于拍卖的利润最大化计算资源分配方法,并将通信资源分配给满足用户服务质量的需求。
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8 years ago
观察并学习:从明示偏好反馈中进行优化
本文提出通过揭示意向方法,解决了在 follower 效用函数未知的 Stackelberg 博弈中求解 leader 最优策略的问题,并在包括利润最大化和非原子性拥塞博弈最优通行费率问题在内的广泛问题上表现良好。
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9 years ago
基于显式偏好的在线学习和利润最大化
本文研究在在线学习中从揭示的偏好中学习的问题,提出了有效的算法用于商家的价格优化,通过强假设商品收益函数的形式,实现了揭示偏好问题的高效算法,并实现了学习和盈利最大化。
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10 years ago
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