Andraprisauktioner med reserv spelar en avgörande roll i intäkterna från moderna sökmotorer och populära webbplatser eftersom dessa företags intäkter ofta är direkt beroende av resultatet av sådana auktioner. Valet av reservpris är den viktigaste mekanism genom vilken auktionsintäkterna kan påverkas på dessa elektroniska marknader. Vi kastar problemet med att välja reservpriset för att optimera intäkterna som ett inlärningsproblem och presentera en fullständig teoretisk analys som behandlar de komplexa egenskaperna hos motsvarande förlustfunktion. Vi ger också nya algoritmer för att lösa detta problem och rapporterar resultaten av flera experiment som visar deras effektivitet.
Mohri och Medina REF diskuterar valet av reservpris för att optimera intäkterna i en andra prisauktion med reservpris.
Learning Theory and Algorithms for Revenue Optimization in Second-Price Auctions with Reserve
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}