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Joon Suk Huh
Joon Suk Huh
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新的 bandit 算法优化目标营销的利润
本研究论文介绍了一种在顺序营销场景中实现利润最大化的新方法。所提出的方法优化了多个具有不同需求曲线的市场中的定价和辅助变量（例如营销支出）。开发的算法专为对抗性 bandit 设置而设计，旨在最小化需求曲线任意且仅观察到噪声评估的场景中的遗憾。
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新的在线学习方案确保多轮机制中的激励兼容性
研究人员开发了一种新的多轮机制设计问题的在线学习方案。该方案旨在最大化目标函数，同时保持激励兼容性，即使在代理商进行多轮互动且可能非短视的情况下也是如此。所提出的方法结合了弱差分隐私在线学习算法和惩罚不诚实行为的承诺机制。这种方法在对抗性设置中实现了 $O(T^{ rac{1+h}{2}})$ 的遗憾界限，与先前的工作相比，提供了概念上更简单、更通用的解决方案。