一篇新研究论文探讨了一个动态定价与广告框架，卖家可以通过灵活的广告方案影响客户估值。该研究量化了广告可能带来的收入增长，表明其最多可使收入翻倍。此外，在需求不确定的情况下，该研究提出了一种高效的在线算法，用于定价和广告策略的自适应学习与优化，在线性估值函数下实现了 $O(T^{2/3} (m\log T)^{1/3})$ 的遗憾率。 AI
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新框架和算法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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arXiv:2304.14385v4 Announce Type: replace-cross Abstract: We consider a novel pricing and advertising framework in which a seller not only sets the product price but also designs flexible advertising schemes to influence customers' valuations of the product. We impose no structur…