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应用于一价拍卖中出价的战略稳健学习算法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了非近视竞标者在重复拍卖中的策略性出价问题，并提出了一种学习最优保留价格的算法。该算法适用于市场较大或竞标者不耐心的情况下，能够实现较小的后悔率。该方法控制每个竞标者可见的信息，并借鉴了差分隐私在线学习和联合差分隐私算法的技术。
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关键要点
- 研究非近视竞标者在重复拍卖中的策略性出价问题。
- 提出了一种学习最优保留价格的算法。
- 算法适用于市场较大或竞标者不耐心的情况。
- 该算法能够实现较小的后悔率。
- 方法控制每个竞标者可见的信息。
- 借鉴了差分隐私在线学习和联合差分隐私算法的技术。
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