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阿夫林·布鲁姆；维杰·库马尔；中庭鲁德拉；费利克斯·吴

在线拍卖中的在线学习。 （英语） Zbl 1091.91028号

西奥。计算。科学。 324，编号2-3，137-146（2004）.
摘要：我们考虑在线拍卖中的收益最大化问题，即收到投标并逐一处理的拍卖。在本文中，我们证明了在线学习的结果可以在这种情况下得到有用的应用，并且我们导出了一种新的数字产品拍卖，该拍卖相对于最佳（离线）固定价格收入具有恒定的竞争比率。对于这个问题，这大大改进了以前已知的最佳竞争比\（\text{O}（\exp（\sqrt{\log\log-h}））\）。我们还将我们的技术应用于设计在线发布价格机制的相关问题，在该机制中，卖家为一系列买家中的每一位宣布价格，而每一位买家要么接受要么拒绝该价格的商品。尽管在这种情况下相对缺乏信息，但我们表明，在线学习技术可以用于获得与在线拍卖类似的在线发布价格机制的结果。

引用于8文件

MSC公司：

91B26型 拍卖、议价、投标和销售以及其他市场模式
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

在线算法；学习理论；拍卖

软件：

阿达·布斯特。MH公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Blum}等人，Theor。计算。科学。324，No.2--3，137--146（2004；Zbl 1091.91028）
全文： 内政部

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