本文探讨了战略代理在推荐系统中操控上下文的线性上下文赌博问题，提出了乐观严厉触发机制（OptGTM），旨在激励代理诚实并最小化遗憾。研究表明，OptGTM在代理操控学习算法时仍能实现次线性遗憾，而忽视代理的战略性则会导致线性遗憾。此研究揭示了在线学习与机制设计的交集。
研究提出了一种新的联邦多臂老虎机问题，通过通信网络合作。算法FEDEXP3可以在不交换代理之间选择的手臂编号或损失序列的情况下得到次线性遗憾。数值评估证明了该算法的有效性。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
