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ChoiceMates：用多智能体对话交互支持陌生在线决策
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种分散、不需要协调的算法，能够在结构化匹配市场中实现稳定匹配。该算法仅基于代理人自己的游戏历史，不需要预先了解企业的偏好。研究表明，在代理人和企业的底层偏好具有现实结构假设的情况下，该算法具有最多对数增加的后悔成本。竞争不会极大地影响该算法在匹配市场中的性能。
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关键要点
- 研究了双边撮合市场中的在线学习问题，代理人需了解企业偏好并与其他代理人竞争。
- 提出了一种分散、不需要协调的算法，代理人可在结构化匹配市场中实现稳定匹配。
- 该算法仅基于代理人的游戏历史，不需预先了解企业的偏好。
- 研究表明，在现实结构假设下，算法的后悔成本最多对数增加。
- 竞争对分散、不需要通信和协调的在线学习算法的性能影响不大。
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