論文の概要: Dynamic Incentive-aware Learning: Robust Pricing in Contextual Auctions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11137v1
- Date: Tue, 25 Feb 2020 19:00:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-28 21:20:36.946917
- Title: Dynamic Incentive-aware Learning: Robust Pricing in Contextual Auctions
- Title（参考訳）: 動的インセンティブ認識学習:コンテキストオークションにおけるロバスト価格
- Authors: Negin Golrezaei, Adel Javanmard and Vahab Mirrokni
- Abstract要約: 我々は、文脈的な第2価格オークションにおいて、戦略的買い手に対する準備価格の堅牢な学習の問題を考察する。
このような戦略的行動に頑健な学習方針を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.234975857626752
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Motivated by pricing in ad exchange markets, we consider the problem of
robust learning of reserve prices against strategic buyers in repeated
contextual second-price auctions. Buyers' valuations for an item depend on the
context that describes the item. However, the seller is not aware of the
relationship between the context and buyers' valuations, i.e., buyers'
preferences. The seller's goal is to design a learning policy to set reserve
prices via observing the past sales data, and her objective is to minimize her
regret for revenue, where the regret is computed against a clairvoyant policy
that knows buyers' heterogeneous preferences. Given the seller's goal,
utility-maximizing buyers have the incentive to bid untruthfully in order to
manipulate the seller's learning policy. We propose learning policies that are
robust to such strategic behavior. These policies use the outcomes of the
auctions, rather than the submitted bids, to estimate the preferences while
controlling the long-term effect of the outcome of each auction on the future
reserve prices. When the market noise distribution is known to the seller, we
propose a policy called Contextual Robust Pricing (CORP) that achieves a
T-period regret of $O(d\log(Td) \log (T))$, where $d$ is the dimension of {the}
contextual information. When the market noise distribution is unknown to the
seller, we propose two policies whose regrets are sublinear in $T$.
- Abstract（参考訳）: 広告交換市場における価格設定に動機づけられ,コンテクスト2次価格オークションにおいて,戦略購入者に対する準備価格の堅牢な学習が課題となっている。
アイテムの購入者の評価は、そのアイテムを記述するコンテキストに依存する。
しかし、売り手は、コンテキストと購入者の評価、すなわち購入者の選好との関係を意識していない。
売り手の目的は、過去の販売データを観察して準備価格を設定するための学習政策を設計することであり、その目的は、購入者の不均一な嗜好を知っており、不均一な政策に対して後悔を和らげることである。
売り手の目標を考えると、ユーティリティを最大化する買い手は、売り手の学習方針を操作するために不正に入札するインセンティブを持つ。
このような戦略的行動に頑健な学習方針を提案する。
これらの政策は、提出された入札ではなく、オークションの結果を用いて、各オークションの結果が将来の準備価格に与える影響を制御しながら、好みを見積もる。
マーケットノイズの分布が売り手に知られる場合,$O(d\log(Td) \log (T))$ の T 周期的後悔を実現する Contextual Robust Pricing (CORP) というポリシーを提案し,$d$ は {the} コンテキスト情報の次元である。
売り手にとってマーケットノイズの分布が不明な場合には, 後悔がサブリニアな2つのポリシーを提案する。
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