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。