Enskilda beslutsfattare konsumerar information som avslöjas av tidigare beslutsfattare, och producera information som kan hjälpa i framtida beslutsfattare. Detta fenomen är vanligt i ett brett spektrum av scenarier i Internetekonomin, liksom på andra håll, såsom medicinska beslut. Varje beslutsfattare när det krävs för att välja en åtgärd, skulle personligen föredra att utnyttja, välja den högsta förväntade belöning handling beroende på hennes information. Samtidigt skulle varje beslutsfattare föredra att tidigare beslutsfattare utforskar och tar fram information om belöningarna för olika åtgärder. En social planerare, med hjälp av noggrant utformade informationsutlämnande, kan uppmuntra agenterna att balansera utforskningen och exploateringen, och maximera den sociala välfärden. Vi formulerar detta problem som ett multi-arm bandit problem (och olika generaliseringar därav) under incitament-kompatibilitet begränsningar som orsakas av agenter Bayesian tidigare. Vi utformar en incitamentskompatibel banditalgoritm för den sociala planeraren med asymptotiskt optimal ånger. Dessutom ger vi en blackbox minskning från en godtycklig multi-arm bandit algoritm till en incitamentskompatibel en, med bara en konstant multiplikativ ökning i ånger. Denna minskning fungerar för mycket allmänna banditinställningar, även sådana som innehåller sammanhang och godtycklig partiell feedback.
Mansour m.fl. REF får snävt asymptotiskt beklagande i fråga om stokastiska åtgärder samt en minskning från en godtycklig icke-BIC-politik till en BIC-politik.
Bayesian Incentive-Compatible Bandit Exploration
{'venue': "EC '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}