Graphical One-Sided Markets with Exchange Costs
本文提出一种允许成本为负的图形单边匹配市场模型以刻画物品交换获利场景，证明了核心稳定分配可能不存在但二稳定分配必定存在，并指出在图最大度数为五时求解二稳定分配是 PLS-hard 的。
2023-06-28 cs.GT
Stability in Combinatorial Markets with Side Payments
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
研究带附加支付的组合市场稳定性，基于已有模型引入附加支付并分类，推广稳定性概念到T-核，关联不同设置稳定结果，识别部分可转移效用优势，指出个性化定价下稳定性概念归结情况。
2026-07-22 cs.GT
Truthful Auction Mechanism for Heterogeneous Spectrum Allocation in Wireless Networks
二次频谱拍卖被广泛应用于无线网络中，以缓解频谱稀缺。在现实的频谱交易市场中，来自次用户的请求通常指定在某个地理区域中使用固定频谱频带，并且要求在固定的可用时间间隔中的持续时间。考虑到次用户的自私行为，必须设计一个真实的拍卖，以最佳匹配的可用频谱和次用户的请求。遗憾的是，现有的设计要么没有考虑频谱异构性，要么忽略了次级用户之间所需时间的差异。本文针对这一问题，研究了如何利用拍卖机制对频谱资源进行分配和定价，使社会效益最大化。我们首先将二级用户的频谱和请求分类到不同的本地市场，以确保本地市场之间没有干扰，然后我们可以专注于单个本地市场的拍卖。我们首先设计了一个基于Vickrey-Clarke-Groves（VCG）机制的最优拍卖，在保证真实性的同时最大化社会效率。为了降低计算复杂性，我们进一步提出了一个真实的次优拍卖多项式时间复杂度，它产生一个近似因子6+4 \surd 2。我们使用真实频谱可用性数据进行的大量仿真结果表明，次优拍卖的社会效率比始终高于最优拍卖的70%。
2012-08-01 cs.DS cs.GT
Cost Sharing in Two-Sided Markets
受流行的服务为基础的双边市场，卖方可以同时为多个买家的出现，我们制定和研究的{ \em双边成本分摊}问题。在双边成本分摊中，卖方为不同的买方子集提供服务而产生不同的成本，而买方对不同的卖方提供服务有不同的价值。买方和卖方都是自利的代理人，其价值和成本是私人信息。我们从中介平台的角度研究这个问题，中介平台将买家与卖家相匹配，并分配价格和工资，以实现福利最大化（即，买方价值减去卖方成本）以激励相容的方式服从平衡。在我们感兴趣的市场中，代理商多次交易（通常是相同的）服务。此外，相同服务的价值和成本基于上下文而不同（例如，位置、紧急程度、天气状况等）。在这个框架中，我们设计的机制是有效的，事前平衡的，事前个人理性的，主导策略激励兼容的，以及事前的核心（我们在这里定义的核心的自然概括）。
2021-07-13 cs.GT
Two for One $\&$ One for All: Two-Sided Manipulation in Matching Markets
双边匹配市场中的策略行为传统上是在“单边”操纵环境中研究的，其中误报的代理人也是预期的受益者。我们的工作是调查“双侧”操纵的延迟接受算法的误报代理人和操纵者（或受益人）是在不同的方面。具体来说，我们概括了最近提出的共犯操纵模型（一个男人代表一个女人误报）沿着两个互补的维度：（a）一对一模型，一对误报代理人（男人和女人）和一个受益人（误报的女人），和（b）一个为所有的模型，一个误报代理人（男人）和一个受益人联盟（所有妇女）。我们的主要贡献是开发多项式时间算法，找到一个最佳的操作在这两种设置。我们得到这些结果，尽管事实上，最佳的一个为所有的策略未能不显眼，而目前还不清楚是否最佳的两个为一个策略满足不显眼属性。我们还研究了条件下，所得到的匹配的稳定性是保留的。实验上，我们表明，双边操纵更频繁地提供，并提供更好的质量比他们的单边同行的匹配。
2022-01-21 cs.GT
Graphical One-Sided Markets
我们研究的问题分配不可分割的对象，一组理性的代理人，每个代理人的最终效用取决于内在价值的分配项目，以及代理人的局部邻域内的分配。我们指定代理的局部邻域的加权图。这扩展了单边市场模型，将邻里外部性纳入其中。我们认为解决方案的稳定性的概念，并表明，与单边市场的情况下，稳定的分配可能并不总是存在的。当底层的局部邻域图是对称的，一个2-稳定的分配是保证存在的，任何分散的机制，对理性的球员同意交换对象终止在这样的分配。我们表明，计算2-稳定的分配是PLS完全的，并进一步确定是听话的子类。在非对称邻域结构的情况下，我们证明了检查是否存在2-稳定分配是NP-完全的。然后，我们确定结构的限制，稳定的分配总是存在的，可以有效地计算。最后，我们在这个框架下研究了无嫉妒的概念。
2019-11-15 cs.GT
Task Allocation in Customer-led Two-sided Markets with Satellite Constellation Services
针对双边市场中传统公司主导模型难以满足个性化需求的问题，提出客户主导的Stackelberg博弈模型，实现成本高效的任务分配，实验显示客户支付降低23%，公司收入提升6.7倍。
2025-01-23 cs.GT cs.MA
Tiered Random Matching Markets: Rank is Proportional to Popularity
本文研究了具有随机偏好的双边市场中的稳定婚姻问题。我们认为代理商在每一方分为一个恒定数量的“软层”，直观地表明代理商的质量。具体来说，一个层内的每个代理都有相同的公共分数，每一方的代理都有与另一方的公共分数成比例的独立生成的偏好。我们计算预期的平均排名，在每一层的代理人有他们的合作伙伴在男性最佳的稳定匹配，并证明浓度的平均排名在渐近大市场的结果。此外，我们表明，尽管有显着的影响排名，公共分数并没有强烈影响代理匹配到另一方的给定层的概率。这推广了[Pittel 1989]的结果，这些结果对应于统一偏好。结果定量地证明了竞争的影响，由于在市场上的代理商的异质吸引力，我们给出了第一个明确的计算排名超越统一的市场。
2021-01-12 cs.GT econ.TH
From signaling to interviews in random matching markets
本研究探讨随机匹配市场中信号传递机制如何减少面试数量，揭示了近似与完美中期稳定性的权衡，并证明短边信号传递在失衡市场中的关键作用，同时开发了高效判定中期稳定性的消息传递算法。
2026-10-30 cs.GT econ.TH
Signal to noise in matching markets
在许多配对市场中，一方“申请”另一方，而这些申请通常既昂贵又耗时（例如学生申请大学）。人们很容易认为，简化申请过程应该对市场双方都有利。毕竟，申请人提交的申请越多，接收人的选择也就越多。在本文中，我们提出并分析了一个简单的模型，以了解市场双方都受到应用程序数量增加的影响。本文的主要见解来自于随机匹配中的信噪比权衡的量化，因为应用程序提供了申请人偏好的信号。当应用程序的成本很高时，信号就更强，因为制作应用程序的行为本身就很有意义。因此，更多的应用程序可能会产生潜在的更好的匹配，但更少的应用程序会为接收端创建更强的信号，以了解真正的偏好。我们得到分析表征的预期质量的稳定匹配在一个简单的实用程序模型，申请人有一个整体的质量，但也与特定的可能的合作伙伴的协同作用。我们的研究结果表明，在不引入有效的信号机制的情况下降低应用程序成本可能会导致市场双方的效率低下。
2016-12-28 cs.GT
A Survey of Data Pricing for Data Marketplaces
University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）；The University of Auckland（奥克兰大学）
数据市场是一个在线场所，将数据所有者，数据经纪人和数据消费者聚集在一起，并促进他们之间的数据商品化。数据定价作为数据市场的一个关键功能，要求量化数据的货币价值。大量关于数据定价的研究可以在文献中找到。本文试图全面回顾现有数据定价研究的最新进展，以提供对这一新兴研究领域的总体了解。我们的主要贡献在于数据定价研究的新分类，统一了确定数据价格的不同属性。我们的框架的基础上分类这些研究的市场结构，无论是卖方，买方，或双边。然后在卖方市场中，研究进一步划分为查询类型，定义了数据消费者访问数据的方式，而在买方市场中，研究根据隐私概念进行划分，定义了量化数据所有者隐私的方式。在双边市场中，隐私概念和查询类型都被用作标准。我们系统地检查了属于我们分类法中每个类别的研究。最后，我们讨论了现有研究中的差距，并确定了未来的研究方向。
2023-03-07 cs.AI cs.DB cs.GT
Two-Sided Time-Independent Regret for Matching Markets with Limited Interviews
University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校）
针对面试次数有限的匹配市场，提出利用面试作为提示进行双面学习，并通过策略性延迟纠正早期错误，实现与时间无关的遗憾界。
2026-05-23 cs.AI cs.GT econ.TH
The Competition for Partners in Matching Markets
我们研究了具有异质代理偏好的双边匹配市场中的合作伙伴竞争，重点是均衡结果如何依赖于市场的连通性。我们模型随机部分连接的市场，每个代理人有一个平均度$d$在一个随机（无向）图，和一个均匀随机的偏好排名超过他们的邻居在图中。我们形式化地刻画了具有小不平衡的随机大市场中的稳定匹配，并在$\log^2 n$处找到了连通性$d$的一个阈值（其中$n$是市场一侧的代理商数量），它将"弱竞争“制度与"强竞争"制度区分开来，在这种制度下，市场两侧的代理商表现同样出色，其中市场的短（长）方的代理享有显著的优势（劣势）。数值模拟证实和锐化我们的理论预测，并证明我们的假设的鲁棒性。我们以两种方式利用我们的特征：首先，我们获得了关于如何设计市场连通性的规范性见解，以在所实现的平均代理福利和在市场上保持无与伦比的代理数量之间进行最佳权衡。对于大多数市场基元，我们发现最优连接应该位于弱竞争体制或体制之间的阈值。第二，我们的分析揭示了一个新的概念原则，管理是否短的一方享有显着的优势，在一个给定的匹配市场，而且可以作为一个诊断工具，只给市场的基本统计摘要。使用美国主要城市集中式高中入学数据的反事实分析显示了我们的设计见解和诊断原则的实用价值。
2023-01-11 cs.GT econ.TH
The Power of Recruiting the Smaller Side: Two Additional Traders Suffice in Two-Sided Markets
Google Research（谷歌研究院）；Yale University（耶鲁大学）；Google DeepMind（谷歌DeepMind）
研究双边市场中的竞争复杂度，证明在买家或卖家为较小侧时，额外招募两名交易者即可使先验无关机制达到最优贸易收益，并证明该上界最优。
2026-11-04 cs.GT
Secondary Spectrum Auctions for Markets with Communication Constraints
拍卖已被提出作为一种方式，以提供经济激励的主要用户动态分配未使用的频谱给其他用户在需要it.Previously提出的计划没有考虑到这样的事实，即用户的功率约束可能会阻止他们发送他们的投标价格拍卖商与高精度和发送投标价格必须通过噪声信道。这些方案还具有在无线标准中不能适应的非常高的开销。我们提出了拍卖方案，中央结算机构拍卖频谱的用户谁出价，同时考虑到量化的价格，在出价启示的开销，和噪声的渠道明确。我们的计划是密切相关的通道输出反馈问题，具体来说，后验匹配的技术。我们考虑了几种情况下，清算机构的目标是授予频谱的投标人谁价值最频谱。我们从理论上证明了这一目标是渐近达到我们的计划时，投标人是非战略常数出价。我们提出了单独的计划，使战略用户真实地揭示他们的私人价值，拍卖多个子渠道之间的战略用户，并跟踪缓慢随时间变化的投标价格。我们的模拟说明了我们的计划恒定的投标价格的最优性，也证明了我们的跟踪算法的有效性缓慢随时间变化的出价。
2014-12-23 cs.GT
Bandit Learning in Matching Markets: Utilitarian and Rawlsian Perspectives
Penn State University（宾夕法尼亚州立大学）
针对未知偏好的双边匹配市场，本文提出基于分阶段ETC的MAB算法，在维持稳定性的同时优化功利主义与罗尔斯主义双方福利，并给出遗憾界与模拟验证。
2024-11-30 cs.GT cs.LG
FlexAuc: Serving Dynamic Demands in a Spectrum Trading Market with Flexible Auction
在二级频谱交易市场中，频谱持有者（SH）广泛使用拍卖来将其未使用的信道重新分配给二级无线服务提供商（WSP）。作为卖方，中小企业设计适当的拍卖方案，以刺激更多的参与者，并最大限度地提高拍卖收益。作为买家，WSP决定拍卖中的投标策略，以更好地为最终用户服务。在本文中，我们考虑了一个三层频谱交易市场组成的SH，WSP和最终用户。我们共同研究三方的策略。SH决定拍卖方案和频谱供应以优化其收入。WSP在考虑最终用户的策略的需求和估价方面具有灵活的投标策略。我们设计了FlexAuc，一种新的拍卖机制，使动态供应和需求的拍卖。我们从理论上证明了FlexAuc不仅最大化了社会福利，而且还保持了其他良好的属性，如真实性和计算易处理性。
2014-04-09 cs.GT cs.NI
Competing Bandits in Matching Markets
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
稳定匹配是双边市场的经典模型，长期以来一直在研究，很少考虑各方的偏好是如何学习的。随着由数据驱动的匹配平台驱动的大规模在线市场的出现，有必要更好地理解学习和市场目标之间的相互作用。我们提出了一个统计学习模型，其中一方的市场没有先验知识，其偏好的另一方，并需要学习这些随机奖励。我们的模型扩展了标准的多武装土匪框架，以多个玩家，增加了武器对玩家的偏好。我们研究了集中和分散的方法来解决这个问题，并显示出令人惊讶的探索-开发权衡相比，单人多武装土匪设置。
2020-07-12 cs.GT cs.LG cs.MA
Applications of Mechanism Design in Market-Based Demand-Side Management
可再生能源的间歇性给电网的运行和控制带来了额外的挑战。需求灵活性市场可以通过激励客户修改需求来帮助应对这些挑战。以市场为基础的需求侧管理（DSM）由于其在保持供需平衡的同时也保持客户满意度在其最高水平上的有前途的能力，最近获得了严重的关注。许多研究者已经提出在他们的方法中使用来自机制设计理论的概念以市场为基础的DSM。在这项工作中，我们提供了一个审查的进展，以市场为基础的DSM使用机制设计。我们提供了一个分类的审查文献和评估的优点和缺点，每个设计标准。我们还研究了在回顾文献中使用的效用函数配方，并提出了间接机制的批评。我们表明，尽管在这个问题上的文献的广泛性，仍然存在的问题和挑战，应该解决现实的实施，这样的DSM方法。我们从我们的审查得出结论，并讨论未来可能的研究方向。
2021-06-24 cs.GT cs.SY econ.TH
Two-sided Market Design Meets Autobidding
Yale University（耶鲁大学）；Google Research（谷歌研究）；Stanford University（斯坦福大学）
本研究开创双边市场自动出价机制设计，证明无先验下效用诚实机制对LGFT有无界PoA，但提出在分布信息下实现激励相容、个体理性、预算平衡及最优流动性福利的双边机制，适用于匹配市场。
2026-10-01 cs.GT
A Direct Proof of the Short-Side Advantage in Random Matching Markets
本文研究了随机匹配市场中的稳定匹配问题，针对短侧优势现象现有间接证明反直觉的问题，通过直接分析医生提议延迟接受算法给出了一种直接证明，揭示了该现象产生的机制与原因。
2025-08-09 cs.DM cs.GT math.CO
Optimal Algorithms for Bandit Learning in Matching Markets
本文研究匹配市场中偏好不确定时的纯探索问题，提出计算高效算法，在单边和双边学习场景下逼近信息论下界，并通过实验和常微分方程分析验证其最优性。
2025-09-17 cs.GT cs.SY econ.TH
Dynamic Bipartite Matching Market with Arrivals and Departures
本文研究了二部网络上的一个匹配市场模型，其中每一方的代理人都是按泊松过程随机到达和离开的。对于这样一个动态模型，我们设计了一个机制，不仅决定哪些代理匹配，而且何时匹配他们，以尽量减少不匹配的代理的预期数量。本文的主要贡献是实现不同的定时属性的本地机制的性能的理论界。我们证明了一个等待市场的算法，称为$\textit{Patient}$算法，是指数优于$\textit{Greedy}$算法，即，一种匹配特工的算法这意味着等待在最大化二分网络上的匹配方面有很大的好处。我们注意到，病人的算法需要规划者确定代理人谁是即将离开市场，并在要求下，病人的算法被证明是一个最优的算法。我们还表明，没有要求，贪心算法几乎是最优的。此外，我们考虑了$\textit{1-sided algorithms}$，其中只有一侧的代理可以尝试匹配。这模拟了一个实际的匹配市场，如运费交换市场和劳动力市场，只有一方的代理人可以做出决定。对于这种设置，我们证明了贪婪和耐心算法承认相同的性能，即等待市场是没有价值的。这一结论与双方的代理人都可以做出决定的情况和[Akbarpour等人，$~\textit{Journal of Political Economy}$，2020]。
2021-10-20 cs.DS cs.GT econ.TH
Bandit Learning in Decentralized Matching Markets
University of California（加利福尼亚大学）
我们研究双边匹配市场，其中一方的市场（球员）没有一个先验知识，其偏好的另一方（武器），并要求从经验中学习其偏好。此外，我们假设玩家没有直接的通信手段。该模型扩展了标准的随机多臂强盗框架，分散的多个玩家设置与竞争。我们引入了一个新的算法，这种设置，在一个时间范围$T$，达到$\mathcal{O}(\log(T))$稳定的遗憾时，共享的武器的偏好，和$\mathcal{O}(\log(T)^2)$遗憾时，没有任何一方的偏好的假设。此外，在设置中，一个单一的球员可能会偏离，我们表明，该算法是激励兼容的武器的偏好是共享的，但不一定是这样的偏好是完全一般的。
2021-06-21 cs.GT cs.LG cs.MA
On Trade in Bilateral Oligopolies with Altruistic and Spiteful Agents
本文研究了双边市场中，代理人的策略行为和交易根据Shapley-Shubik机制的利他和恶意的影响。通过假设利他的代理人关心市场另一边的其他人，它表明代理人总是发现交易是有利的。然而，当有利他主义的代理人关心市场上同一边的人的福利时，或者当有恶意的代理人时，他们宁愿远离市场，消耗他们的禀赋。这些非交易情况的发生要么是因为最优性的必要一阶条件被违反，要么是因为代理人的支付函数不是凹的。
2018-03-11 cs.GT
Dynamic Matching Bandit For Two-Sided Online Markets
University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）；Purdue University（普渡大学）
针对双边在线市场中偏好随上下文动态变化的问题，提出动态匹配赌博机算法，通过在线估计偏好排序实现智能体最优稳定匹配，并证明对数遗憾界，实验验证其鲁棒性与实用性。
2024-05-29 cs.GT cs.LG cs.MA
Popularity and Perfectness in One-sided Matching Markets with Capacities
本文研究带容量的多对一房屋分配匹配，证明申请者带容量时流行匹配存在性判定为 NP 难，并刻画房屋扩容以实现流行、Pareto 最优与完美匹配的两类优化问题复杂度及算法。
2024-03-01 cs.DM cs.GT
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
Efficient Two-Sided Markets with Limited Information
研究双边市场中设计近优近似机制所需的最少先验信息量，证明无先验信息时无法实现有意义近似，并证明仅需每个卖方一个样本即可实现高效近似，同时设计了计算高效的 blackbox reductions。
2021-04-25 cs.DS cs.GT
Repetitive Dilemma Games in Distribution Information Using Interplay of Droop Quota: Meek's Method in Impact of Maximum Compensation and Minimum Cost Routes in Information Role of Marginal Contribution in Two-Sided Matching Markets
本文基于双边匹配市场视角，利用droop quotas、Meek's method与重复困境博弈论，分析假新闻传播与事实核查成本的均衡，识别稳定均衡点以提升信息市场健康。
2024-04-19 cs.GT econ.GN econ.TH
Near-optimal demand side management in retail electricity markets with coupling constraints via indirect mechanism design
近年来，电力网络发生了一些历史性的变化，需要需求侧管理（DSM）的发展。需求侧管理的主要目标是实现一个聚合的消费模式，是有效的能源成本降低，福利最大化和满足网络约束。这通常是通过鼓励在低峰时段用电来实现的。在本文中，我们考虑了一个系统的战略，价格预期的消费者与私人偏好，选择他们的电力消费模式，以最大限度地提高自己的利益。在这种背景下，我们采取的问题，协调消费者的消费行为，而不牺牲他们的福利（体验质量）。为了解决这个问题，我们利用间接机制设计的概念，并提出了一个DSM架构，能够满足特定的系统范围内的限制（例如，能源成本降低），同时实现福利，是非常接近最佳的。所提出的计费规则保留了剩余余额和个体合理性属性。根据我们的评估，所提出的DSM架构实现了接近最优的分配（1%-3%的差距），相比之下，“最优”系统将使用用户负载的中央优化，而无需用户共识或保护他们的隐私
2019-02-25 cs.GT
Competing Bandits in Time Varying Matching Markets
University of California, Irvine（加州大学欧文分校）；University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
研究了双边非平稳匹配市场中的在线学习问题，目标是收敛到一个稳定的匹配。特别是，我们考虑的设置，其中一方的市场，武器，有固定的一套已知的偏好，在另一边，球员。虽然这个问题已经研究了当球员有固定的，但未知的偏好，在这项工作中，我们研究的问题是如何学习时，球员的偏好是随时间变化的和未知的。我们的贡献是一种方法，可以处理任何类型的偏好结构和变化的情况。我们表明，与所提出的算法，每个球员收到一个统一的子线性遗憾的{ $\widetilde{\mathcal{O}}(L^{1/2}_TT^{1/2})$ }的数量变化的代理，$L_T$的基本偏好。因此，我们表明，单智能体学习的最佳速率可以实现，尽管竞争的差异是一个恒定的因素。我们还讨论了该算法的扩展的情况下，变化的数量不需要已知的先验。
2023-01-12 cs.GT cs.LG cs.MA
