Vi studerar probabilistiska single-item andrapris auktioner där objektet kännetecknas av en uppsättning attribut. Auktionsförrättaren känner till den faktiska instantieringen av alla attribut, men han kan välja att endast avslöja en delmängd av dessa attribut för budgivarna. Vår modell är en abstraktion av följande annonsauktionsscenario. Webbplatsen (auctioneer) känner till den demografiska informationen om sina intryck, och denna information är i form av en lista över attribut (t.ex. ålder, kön, platsland). Webbplatsen kan dölja vissa attribut från sina annonsörer (budgivare) för att skapa tjockare marknad, vilket kan leda till högre intäkter. Vi studerar hur man döljer attribut på ett optimalt sätt. Vi visar att det är NP-hårdt att lösa för det optimala attributet gömställe systemet. Vi får sedan en polynom-tid solvable övre gräns på den optimala intäkterna. Slutligen föreslår vi två heuristiska metoder för att dölja sig. Experiment visar att intäkterna från dessa system ligger nära den övre gränsen.
I REF presenteras andraprisauktioner där posten kännetecknas av en uppsättning attribut och auktionsförrättaren bestämmer om en delmängd av attribut ska döljas.
Revenue Maximization via Hiding Item Attributes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}