Towards Better Models of Externalities in Sponsored Search Auctions
赞助搜索拍卖（SSA）可以说代表了计算机科学和经济学的交叉点上的问题，在现实生活中有着最深的应用。在SSA领域，研究显示一个广告对其他广告的影响，也就是说，经济学中的外部性是最重要的，迄今为止已经引起了许多研究的注意。然而，即使是对问题进行建模的基本问题，到目前为止也没有一个明确的答案。流行的级联模型可以说是过于理想化，真正描述的现象，但它允许一个很好的理解问题。其他模型，相反，描述设置更充分，但太复杂，允许一个令人满意的理论分析。在这项工作中，我们试图得到最好的两种方法：首先，我们定义了一些一般的数学公式的问题，试图有一个丰富的描述在SSA的外部性，其次，证明了主机的结果绘制一个几乎完整的图片的计算复杂性的问题。我们补充这些近似性的结果与一些考虑机制设计在我们的上下文中。
2016-04-14 cs.GT
Towards Data Auctions with Externalities
本文研究存在企业间外部性的数据拍卖问题，将多数据集分配定价归约为单一数字商品拍卖，并推导出福利与收益最优机制，证明最优分配规则为每企业单一阈值。
2024-10-13 cs.GT
Position Auctions with Externalities and Brand Effects
本文提出了预测点击率的模型，在位置拍卖，考虑到两种可能性，通常不考虑-在其他位置显示的广告的身份可能会影响的概率，在一个特定的位置广告接收点击（外部性），一些广告可能会受到不利影响，被显示在一个较低的位置比其他（品牌效应）。我们提出了一个一般的公理化方法，点击概率是如何影响的质量的广告在其他位置，并说明使用这些公理将增加收入，只要高质量的广告往往被排在前面的低质量的广告。我们还提出了适当的算法，用于选择广告的最佳分配时，预测的点击率由外部性或品牌效应，我们认为模型。最后，我们分析了一个贪心算法的性能排名广告的预期成本每1000次展示出价时，真正的点击率由我们的模型预测的点击率与品牌效应，并说明这样的算法可能会花费高达一半的总可能的社会福利。
2014-09-16 cs.GT
Optimal auctions for networked markets with externalities
受电力市场中的市场势力问题的启发，我们在以前的工作中介绍了一种简化的两个代理人的线性成本的市场机制。在标准的采购拍卖中，由二次传输损失产生的市场势力允许生产商出价高于其真实价值，即其生产成本。在前面的论文中提出的机制最佳地减少了生产者的利润，社会的利益。在本文中，我们将这些结果扩展到一个更一般的市场，由有限数量的代理商与分段线性成本函数，这使得问题更加困难，但同时更现实。我们表明，该方法适用于一大类外部性。我们还提供了一个算法来解决的主要分配问题。我们的贡献提供了一个基准，以评估在实践中使用的机制的次优。
2019-07-23 cs.GT econ.TH math.OC
Truthful Learning Mechanisms for Multi-Slot Sponsored Search Auctions with Externalities
赞助搜索拍卖是微观经济机制最成功的应用之一。在机制设计中，拍卖通常被设计成激励广告商对他们真实的估价出价，并确保广告商和拍卖商都具有非负效用。尽管如此，在赞助搜索拍卖中，广告商的点击率（CTR）通常是未知的拍卖，因此标准的真实机制不能直接应用，必须与有效的学习算法配对用于估计的CTR。这引入了设计学习机制的关键问题，该学习机制能够在实现真实机制的同时估计CTR，与用真实CTR设计的最优机制相比，该真实机制具有尽可能小的收入损失。以前的工作表明，当采用优势策略的真实性，在单槽拍卖的问题可以解决使用合适的探索-开发机制，能够实现每一步的遗憾（超过拍卖人的收入）的顺序$O(T^{-1/3})$（其中T是拍卖的次数重复）。还已知，当采用期望中的真实性时，可以获得$O(T^{-1/2})$阶的每步后悔（对社会福利）。在本文中，我们将文献中已知的结果扩展到多时隙拍卖的情况。在这种情况下，需要一个用户模型来描述广告商的估价如何在时段上变化。我们采用级联模型，这是最有名的模型在文献中的赞助搜索拍卖。我们证明了一些新的上界和下界的拍卖商的收入损失和社会福利w.r.t.的VCG拍卖，我们报告的数值模拟调查的准确性的界限预测的依赖拍卖参数的遗憾。
2014-05-11 cs.GT
MIRT: Transformers for Truthful Generative Auctions with Whole-feed Permutation Externalities
University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）；Meta
本文提出MIRT机制，用Transformer生成广告与自然内容联合排序的候选信息流并选福利最大者，通过强化学习实现出价无关，兼顾策略proofness与外部性优化。
2026-10-06 cs.GT cs.LG
LLM-Auction: Generative Auction towards LLM-Native Advertising
Taobao & Tmall Group of Alibaba（淘宝与天猫集团）
本文提出LLM-Auction，首个基于学习的生成拍卖机制，通过整合拍卖与生成过程，优化LLM输出与机制目标的偏好对齐，实现高效分配并满足关键机制属性。
2026-10-23 cs.AI cs.GT cs.LG
Secondary Spectrum Auctions for Symmetric and Submodular Bidders
我们研究了无线网络中二级频谱使用的真实拍卖。在这种情况下，需要将n个通信请求分配给受干扰和噪声影响的k个可用信道。我们提出了第一个真实的机制与对称或次模块化的估值二次频谱拍卖。我们的模型干扰的方法使用一个边加权冲突图，我们的算法提供了一个小的归纳独立数rho << n的冲突图的渐近几乎最佳逼近界。该方法涵盖了各种各样的干扰模型，例如，协议模型或最近流行的干扰物理模型。对于未加权的冲突图和对称值，我们使用LP-舍入获得$O(ρ)$ -近似机制;对于加权冲突图，我们得到一个因子O（rho（log n + log k））。对于子模块化用户，我们将Dughmi等人[STOC 2011]的凸舍入框架与随机元舍入相结合，以获得矩阵秩和估值的O（rho）近似机制;对于加权冲突图，我们可以完全放弃对k的依赖，以获得O（rho log n）。我们的结论与有前途的initialresults确定性的真实机制，允许近似因子的基础上ρ。
2011-10-26 cs.DS cs.GT cs.NI
Approximation Algorithms for Secondary Spectrum Auctions
我们研究了二级频谱市场的组合拍卖。在这个市场中，短期许可证应给予无线节点在其本地邻域中进行通信。与一级市场相反，只要相应的设备被很好地分开，使得干扰足够低，就可以将信道分配给多个投标人。干扰冲突描述的冲突图，其中的节点表示投标人和边缘表示冲突，使得信道的可行分配对应于冲突图中的独立集。在本文中，我们提出了一个新的LP制定的组合拍卖与冲突图使用非标准的图参数，所谓的归纳独立数。考虑到这个参数，使我们能够绕过众所周知的Ω（n^{1-ε}）的下限的独立集在一般图的n个节点（投标人）的逼近。我们实现了显着更好的近似结果表明，无线网络的干扰约束产生冲突图有界归纳独立数。我们的框架涵盖了各种已建立的无线通信模型，例如，协议或物理模型。对于协议模型，我们实现了O（\sqrt{k}）-近似，其中k是可用信道的数量。对于更真实的物理模型，我们实现了一个O（\sqrt{k} \log^2 n）的近似基于边加权冲突图。结合我们的方法与LP为基础的框架拉维和斯瓦米，我们获得激励兼容的机制，为一般投标人的任意估值捆绑指定的渠道方面的需求预言。
2011-04-28 cs.DS cs.GT cs.NI
Deep Automated Mechanism Design for Integrating Ad Auction and Allocation in Feed
Meituan（美团）
针对电商信息流广告拍卖与分配拆分导致的外部性缺失和激励不相容问题，提出深度自动化机制设计方法，整合两阶段流程以优化平台广告收入与GMV。
2024-04-11 cs.AI cs.GT
Efficient Method for Finding Optimal Strategies in Chopstick Auctions with Uniform Objects Values
提出一种结合对称化、冲突矩阵与double oracle算法的高效方法，用于计算均匀价值多战场冲突中的纳什均衡，显著提升了计算速度。
2024-03-25 cs.GT
Auction Mechanisms in Cloud/Fog Computing Resource Allocation for Public Blockchain Networks
区块链作为一种新兴的去中心化安全数据管理平台，近年来受到了广泛的关注。为了维护区块链数据记录的规范状态，基于工作量证明的共识协议为网络中的节点（称为矿工）提供激励，以通过解决加密难题的“块挖掘”过程来确认新的交易块。在本地计算资源有限的情况下，例如，移动设备，这是自然的理性矿工，即，共识节点，以将工作量证明的计算任务卸载到云/雾计算服务器。因此，本文针对云/雾计算服务提供商与矿工之间的交易问题，提出了一种基于拍卖的高效计算资源分配市场模型。特别是，我们考虑基于工作量证明的区块链网络。由于区块链网络中矿工之间的竞争，在设计拍卖机制时特别考虑了分配外部性。具体来说，我们考虑两种投标方案：恒定需求方案，每个矿工投标固定数量的资源，和多需求方案，矿工可以提交他们的偏好的需求和出价。对于固定需求的投标方案，我们提出了一个拍卖机制，实现最优的社会福利。在多需求投标方案中，社会福利最大化问题是NP难问题。因此，我们设计了一个近似算法，保证真实性，个人的合理性和计算效率。通过大量的模拟，我们证明了我们提出的两种竞价方案的拍卖机制可以有效地最大化区块链网络的社会福利，并为云/雾计算服务提供商提供有效的策略。
2020-03-27 cs.GT
Near-Optimal Truthful Auction Mechanisms in Secondary Spectrum Markets
在这项工作中，我们研究了频谱拍卖问题，每个请求从二级用户的空间，时间和频谱特征。我们的目标是设计真实的机制，使次级用户的请求和初级用户的保留价格最大化的社会效率或最大化的主要用户的收入。由于最优无冲突频谱分配问题是NP-难的，在这项工作中，我们设计了近最优的频谱分配机制分别基于以下技术：从整数规划公式，其线性规划（LP）松弛，和LP的对偶去随机分配。我们从理论上证明了1）我们的近最优分配方法是投标单调的，这意味着真实的拍卖机制; 2）我们的近最优分配方法可以实现社会效率或收益至少分别是最优的$1-\frac{1}{e}$倍。最后，我们进行了大量的模拟来研究所提出的方法的性能（社会效率、收入），模拟结果证实了我们的理论分析。
2013-05-28 cs.DS cs.GT cs.NI
Diffusion and Auction on Graphs
University of Electronic Science and Technology of China（中国电子科技大学）；ShanghaiTech University（上海科技大学）；Kyushu University（九州大学）
拍卖是资源分配这一人类社会基本问题的普遍范式。现有的研究表明，在拍卖设计中，卖方收益和分配效率这两个主要目标通常是相互冲突的。我们首次将经典拍卖的域扩展到社会图，并在图上正式确定了一类新的拍卖机制。这类机制都是激励相容的，也促进所有买家扩散拍卖信息给其他人，从而卖方的收入和分配效率显着提高相比，Vickrey拍卖。结果发现，最近提出的信息扩散机制是一个极端的情况下，在这个新的类的收益最低。我们的工作可能会激发一个新的视角，高效和最佳的拍卖设计，并可以应用到流行的在线社会和经济网络。
2019-05-24 cs.AI cs.GT
Understanding the Relationship Between Core Constraints and Core-Selecting Payment Rules in Combinatorial Auctions
组合拍卖（CA）允许投标人表达复杂的偏好捆绑的货物拍卖。然而，不同支付规则下的投标人行为往往不清楚。在本文中，我们的目标是了解核心约束如何与不同的核心选择支付规则相互作用。特别是，我们研究的自然和理想的非递减属性的支付规则，它指出，投标人不能减少他们的付款增加他们的出价。以往的工作表明，在一般情况下，广泛使用的VCG最近的支付规则违反了非减性质的一心一意CA。我们证明了在单个有效核约束下，VCG最近支付规则是非减的。为了确定在哪些拍卖单有效的核心约束发生，我们引入了一个冲突图表示的一心一意CA和CA中的单有效的核心约束的充分条件。最后，我们研究的结果对投标人的行为，并表明，没有过度出价存在于任何纳什均衡的非递减核心选择支付规则。
2022-04-27 cs.GT
Optimizing Multiple Performance Metrics with Deep GSP Auctions for E-commerce Advertising
Alibaba Group（阿里巴巴集团）；Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；Peking University（北京大学）；Yahoo Research（雅虎研究院）
在电子商业广告中，广告平台通常依赖于拍卖机制来优化不同的性能指标，例如用户体验、广告商效用和平台收入。然而，大多数现有技术的拍卖机制仅关注于优化单个性能度量，例如，社会福利或收入，并且不适合于具有各种动态的、难以估计的、甚至相互冲突的性能度量的电子商业广告。在本文中，我们提出了一种新的机制，称为深度GSP拍卖，利用深度学习设计新的排名分数函数内著名的GSP拍卖框架。这些新的排序得分函数通过深度神经网络模型在单调分配和平滑过渡的约束下实现。单调分配的要求保证了Deep GSP拍卖具有良好的博弈论性质，而平滑过渡的要求保证了拍卖机制在候选机制之间切换以实现不同的优化目标时，广告主效用不会出现太大的波动。我们在一个领先的电子商业广告平台上部署了所提出的机制，并通过离线模拟和在线A/B测试进行了全面的实验评估。结果表明，与最先进的拍卖机制相比，深度普惠制拍卖是有效的。
2021-01-08 cs.GT cs.IR cs.LG
Deep Learning for Double Auction
针对供需双方均具不完全信息的双向拍卖，本文提出基于 transformer、约束预处理与梯度冲突消除的深度学习框架，提升泛化性、约束处理效率与训练稳定性，并优于经典及机器学习基线。
2025-07-25 cs.GT cs.LG econ.TH
Payment Design under Belief Disagreement: Rent Placement, Bid Resolution, and Auction Choice
HKUST Business School, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学商学院）
本文研究信念分歧下拍卖的支付设计，通过线性规划刻画租金配置，并基于eBay数据校准发现拍卖格式优势依赖于出价带划分，强调界面分辨率与支付规则需联合设计。
2026-10-06 cs.GT econ.TH math.OC
Mechanism Design Powered by Social Interactions
机制设计传统上假设参与者的集合是固定的，并且预先为机制（市场所有者）所知。然而，在实践中，市场所有者只能直接接触到少数参与者（她的邻居）。因此，业主往往需要昂贵的促销活动，以招募更多的参与者，以获得理想的结果，如社会福利或收入最大化。在本文中，我们建议激励现有的参与者邀请他们的邻居，以吸引更多的参与者。但是，如果他们是竞争对手，他们就不会邀请对方。我们讨论了如何利用参与者之间的利益冲突，激励他们邀请对方形成更大的市场。我们将重点介绍早期的解决方案，并为讨论拍卖，联盟游戏，匹配和投票设置中的基本开放问题打开了大门。
2021-02-20 cs.GT econ.TH
