研究人员开发了一种新的数据驱动算法，用于优化双边服务平台上的动态选品问题。该算法通过随时间学习客户和卖家的选择模型参数来应对信息不完整带来的挑战。该方法专为离散时间设置而设计，其中客户选择卖家，然后卖家选择客户，平台旨在最大化其目标。性能通过遗憾值来衡量，该算法实现了对数增长率，匹配了为速率最优性推导出的下界。 AI
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了特定问题领域的新算法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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