論文の概要: Learning Strategies in Decentralized Matching Markets under Uncertain Preferences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00159v2
• Date: Tue, 23 Nov 2021 07:44:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 22:46:30.145666
• Title: Learning Strategies in Decentralized Matching Markets under Uncertain Preferences
• Title（参考訳）: 不確実な選好下での分散マッチング市場の学習戦略
• Authors: Xiaowu Dai and Michael I. Jordan
• Abstract要約: エージェントの選好が不明な場合,共有資源の不足の設定における意思決定の問題について検討する。 我々のアプローチは、再生されたカーネルヒルベルト空間における好みの表現に基づいている。 エージェントの期待した利益を最大化する最適な戦略を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.3755431537592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of decision-making in the setting of a scarcity of shared resources when the preferences of agents are unknown a priori and must be learned from data. Taking the two-sided matching market as a running example, we focus on the decentralized setting, where agents do not share their learned preferences with a central authority. Our approach is based on the representation of preferences in a reproducing kernel Hilbert space, and a learning algorithm for preferences that accounts for uncertainty due to the competition among the agents in the market. Under regularity conditions, we show that our estimator of preferences converges at a minimax optimal rate. Given this result, we derive optimal strategies that maximize agents' expected payoffs and we calibrate the uncertain state by taking opportunity costs into account. We also derive an incentive-compatibility property and show that the outcome from the learned strategies has a stability property. Finally, we prove a fairness property that asserts that there exists no justified envy according to the learned strategies.
• Abstract（参考訳）: エージェントの選好が未知であり、データから学ばなければならない場合、共有リソースの不足の設定における意思決定の問題について検討する。 双方向マッチング市場を実例として,エージェントが学習した選好を中央機関と共有しない分散的な設定に注目する。 本手法は,再現カーネルヒルベルト空間における選好表現と,市場におけるエージェント間の競争による不確実性を考慮した選好学習アルゴリズムに基づいている。 正規性条件下では、選好の推定式がミニマックス最適速度で収束することを示す。 この結果から,エージェントの期待した利益を最大化する最適な戦略を導出し,機会コストを考慮した不確実な状態を校正する。 また,インセンティブ・コンパティビリティ特性を導出し,学習戦略の結果が安定性を有することを示す。 最後に、学習戦略に従えば正当性がないと主張する公平性を証明した。

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