Vi undersöker problemet med att fördela en resurs upprepade gånger med tiden bland en uppsättning agenter. Den nytta som varje agent härrör från konsumtion av resursen är privat information till denna agent, och före konsumtion, kan vara okänd för denna agent. Vi beskriver en mekanism baserad på en provtagningsbaserad inlärningsalgoritm som under lämpliga antaganden är asymptotiskt individuellt rationell, asymptotiskt Bayesian incitament kompatibel och asymptotiskt ex-ante effektiv. Vår mekanism kan tolkas som en Cost-Per-Action eller Cost-Per-Acquisition (CPA) avgiftssystem i online-reklam. I detta system, istället för att betala per klick, betalar annonsörerna endast när en användare vidtar en specifik åtgärd (t.ex. fyller i ett formulär) eller genomför en transaktion på sina webbplatser.
REF utvecklar en på förhand effektiv mekanism för avgiftssystemet Cost-Per-Action i online-reklam.
Dynamic cost-per-action mechanisms and applications to online advertising
{'venue': 'In WWW ’08: Proceeding of the 17th international conference on World Wide Web', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}