YASH KANORIA, Columbia Business School är papper anser en central operativ utmaning för plattformar som fungerar som matchmakers mellan utbud och efterfrågan. Sådana plattformar står inför en grundläggande exploration-exploatering handel-o: å ena sidan, e ektiv drift innebär att göra matcher som genererar mest värde ("exploatering"), å andra sidan måste plattformen kontinuerligt lära sig om nyanlända deltagare, så att de kan eektivt matchas ("exploration"). I detta dokument utvecklar vi en strukturellt enkel och nästan optimal strategi för att lösa denna trade-o. Vi överväger en modell med två grupper av deltagare: arbetstagare och jobb. Tiden är diskret, och nya arbetstagare och arbetstillfällen kommer i början av varje tidsperiod. Varje arbetstagare avgår e er att utföra ett visst antal arbeten. Varje gång en arbetstagare och ett arbete matchas genereras och observeras en (slumpmässig) payo av plattformen, där payo-fördelningen beror på vilken typ av arbetstagare och arbete. Vi betraktar följande inlärningsutmaning: i de flesta plattformar är mer känt om den ena sidan av plattformen än den andra; följaktligen antar vi att jobbtyper är kända, medan typen av en ny arbetstagare är okänd. Plattformen lär sig om olika typer av arbetstagare genom den lön de får när de matchas med arbeten. Men eftersom utbudet av arbetstillfällen är begränsat, kan användningen av arbetstillfällen för att lära minska den omedelbara lönen och minska utbudet av arbetstillfällen som är tillgängliga för resten av marknaden. vi förekomsten av kapacitetsbegränsningar utgör en ny utmaning i den optimala lösningen av prospektering kontra exploatering handelo. Vårt huvudsakliga bidrag i detta dokument är utvecklingen av en matchande politik som är nästan payo optimal. Vi nd att plattformen bör uppskatta ett skuggpris för varje jobbtyp, och använda payo s justerat av dessa priser, rst, för att bestämma sina inlärningsmål och sedan, för varje arbetare, i) att balansera lärande med payo s under "explorationsfasen", och ii) för att myopiskt matcha en er det har uppnått sina inlärningsmål under "exploitationsfasen ". Vi hänvisar till vår policy som DEEM: Decentralized Explore-then-Exploit for Matching. Vårt huvudsakliga resultat visar att DEEM i huvudsak får optimal ånger när antalet jobb N som utförs av varje arbetstagare under deras livstid ökar, där ångra är förlusten i payo i förhållande till den maximala uppnåeliga med kända arbetstagare typer. I vår syn, en lägre gräns på ångra är C log N /N (1 + o(1)) för vissa C  på [0, ∞) som är en funktion av systemparametrar. DEEM uppnår denna nivå av ånger till ledande ordning när C > 0, medan det uppnår en ånger av O (log log N /N ) om C = 0. Vår teori kompletteras av implementering och simulering som visar på en naturlig och genomförbar heurism som omsätter vårt arbete i praktiken. I synnerhet visar våra simuleringar på betydande fördelar med att gemensamt hantera kapacitetsbegränsningar och lärande, som vi gör i DEEM.
Arbetet i REF tar hänsyn till en modell där jobbtyperna är kända men experttyperna är okända.