論文の概要: Conformal Online Auction Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07038v1
• Date: Sat, 11 May 2024 15:28:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-14 18:47:31.255598
• Title: Conformal Online Auction Design
• Title（参考訳）: コンフォーマルオンラインオークションデザイン
• Authors: Jiale Han, Xiaowu Dai,
• Abstract要約: COADは入札者とアイテム機能の両方を取り入れ、オンラインオークションのインセンティブ互換メカニズムを提供する。 この手法は、共形予測手法を用いて、分布のない予測間隔に基づくアプローチを採用する。 COADは、ランダムフォレスト、カーネルメソッド、ディープニューラルネットを含む、幅広い現代的な機械学習手法の使用を認めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.265829744417118
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes the conformal online auction design (COAD), a novel mechanism for maximizing revenue in online auctions by quantifying the uncertainty in bidders' values without relying on assumptions about value distributions. COAD incorporates both the bidder and item features and leverages historical data to provide an incentive-compatible mechanism for online auctions. Unlike traditional methods for online auctions, COAD employs a distribution-free, prediction interval-based approach using conformal prediction techniques. This novel approach ensures that the expected revenue from our mechanism can achieve at least a constant fraction of the revenue generated by the optimal mechanism. Additionally, COAD admits the use of a broad array of modern machine-learning methods, including random forests, kernel methods, and deep neural nets, for predicting bidders' values. It ensures revenue performance under any finite sample of historical data. Moreover, COAD introduces bidder-specific reserve prices based on the lower confidence bounds of bidders' valuations, which is different from the uniform reserve prices commonly used in the literature. We validate our theoretical predictions through extensive simulations and a real-data application. All code for using COAD and reproducing results is made available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オンラインオークションにおける収益を最大化するための新しいメカニズムである共形オンラインオークションデザイン(COAD)を提案する。 COADは入札者とアイテムの特徴の両方を取り入れ、過去のデータを活用してオンラインオークションのインセンティブ互換のメカニズムを提供する。 オンラインオークションの伝統的な方法とは異なり、COADは共形予測技術を用いて分布のない、予測間隔に基づくアプローチを採用している。 この新たなアプローチは、我々のメカニズムから期待される収益が、最適メカニズムによって生成される収益の少なくとも一定の割合を達成することを保証します。 さらに、COADは、入札者の値を予測するためにランダムフォレスト、カーネルメソッド、ディープニューラルネットを含む、幅広い現代的な機械学習手法を使用していることを認めている。 これは、履歴データの限られたサンプルの下での収益パフォーマンスを保証する。 さらに、COADは、入札者のバリュエーションの信頼性が低いことに基づく入札者固有のリザーブ価格を導入しており、これは文献で一般的に使用される均一なリザーブ価格とは異なる。 我々は、広範囲なシミュレーションと実データ応用による理論予測を検証する。 COADの使用と結果の再生に関するすべてのコードはGitHubで公開されている。

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