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基于一致性预测的无操纵拍卖策略
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种基于预测区间的在线拍卖设计方法（COAD），通过量化竞标者价值的不确定性，实现在线拍卖的最大化收益。COAD结合了竞标者和物品特征，并利用历史数据提供激励兼容的机制。COAD可以使用各种现代机器学习方法预测竞标者的价值，并在有限的历史数据样本下表现良好。此外，COAD引入了竞标者特定的保留价格，通过广泛的模拟和真实数据应用验证了理论预测。
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关键要点
- 提出了一种基于预测区间的在线拍卖设计方法（COAD），旨在量化竞标者价值的不确定性。
- COAD结合了竞标者和物品特征，并利用历史数据提供激励兼容的机制。
- 与传统在线拍卖方法不同，COAD采用无分布、基于预测区间的方法，确保收益达到最优机制生成的收益的恒定比例。
- COAD可以使用现代机器学习方法（如随机森林、核方法和深度神经网络）预测竞标者的价值，并在有限的历史数据样本下表现良好。
- COAD引入了竞标者特定的保留价格，基于竞标者的估值下限，区别于文献中常用的统一保留价格。
- 通过广泛的模拟和真实数据应用验证了理论预测，相关代码可在GitHub上获得。
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