論文の概要: Coordinated Dynamic Bidding in Repeated Second-Price Auctions with Budgets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07709v1
• Date: Tue, 13 Jun 2023 11:55:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 14:02:08.744669
• Title: Coordinated Dynamic Bidding in Repeated Second-Price Auctions with Budgets
• Title（参考訳）: 予算付き2次競売における協調動的入札
• Authors: Yurong Chen, Qian Wang, Zhijian Duan, Haoran Sun, Zhaohua Chen, Xiang Yan, Xiaotie Deng
• Abstract要約: 予算を伴う第2価格の繰り返しオークションにおける協調オンライン入札アルゴリズムについて検討した。 我々は、すべてのクライアントに対して、独立入札で得られる最高のものよりも高いユーティリティを保証するアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.937079224726073
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In online ad markets, a rising number of advertisers are employing bidding agencies to participate in ad auctions. These agencies are specialized in designing online algorithms and bidding on behalf of their clients. Typically, an agency usually has information on multiple advertisers, so she can potentially coordinate bids to help her clients achieve higher utilities than those under independent bidding. In this paper, we study coordinated online bidding algorithms in repeated second-price auctions with budgets. We propose algorithms that guarantee every client a higher utility than the best she can get under independent bidding. We show that these algorithms achieve maximal coalition welfare and discuss bidders' incentives to misreport their budgets, in symmetric cases. Our proofs combine the techniques of online learning and equilibrium analysis, overcoming the difficulty of competing with a multi-dimensional benchmark. The performance of our algorithms is further evaluated by experiments on both synthetic and real data. To the best of our knowledge, we are the first to consider bidder coordination in online repeated auctions with constraints.
• Abstract（参考訳）: オンライン広告市場では、広告主が広告オークションに参加するために入札代理店を雇っている。 これらの機関は、顧客に代わってオンラインアルゴリズムの設計と入札に特化している。 通常、代理店は複数の広告主に関する情報を持っているため、彼女はクライアントが独立した入札の対象よりも高いユーティリティを実現するために入札を調整できる可能性がある。 本稿では,予算付き2次価格オークションにおけるオンライン入札アルゴリズムのコーディネートについて検討する。 我々は、すべてのクライアントに対して、独立入札で得られる最高のものよりも高いユーティリティを保証するアルゴリズムを提案する。 これらのアルゴリズムは,最大連立福祉を実現し,左右対称の場合において,予算を誤った報告にするための入札者のインセンティブを議論する。 オンライン学習と平衡分析の手法を組み合わせることで,多次元ベンチマークと競合することの難しさを克服する。 アルゴリズムの性能は、合成データと実データの両方の実験によりさらに評価される。 私たちの知る限りでは、オンラインオークションにおける入札者の調整を制約付きで検討するのは初めてです。

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