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J-GLOBAL ID：202002237936440226   整理番号：20A2072778

収益最大化オークションにおける入札への学習【JST・京大機械翻訳】

Learning to Bid in Revenue Maximizing Auction

著者 (3件)： Nedelec Thomas (Criteo, ENS Paris Saclay) ,  El Karoui Noureddine (Criteo, UC, Berkeley) ,  Perchet Vianney (ENS Paris Saclay, Criteo)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： WWW ’19  ページ： 934-935  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 売り物が入札分布に基づく予備価格を固定するとき,事前依存収入最大化オークションにおける入札戦略の最適化の問題を考察した。本研究は,1つの入札者が戦略的である設定で行われた。変分アプローチを用いて,元の目的の複雑性を研究し,勾配降下法を利用するために目的関数の緩和を導入した。本手法は簡単で,一般的であり,様々な価値分布と収入最大化機構に適用できる。新しい戦略は,従来の真実入札戦略と比較して,大規模隆起を産出する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  変分法 ,  目的関数 ,  最急降下法
準シソーラス用語： *オークション ,  複雑性 ,  入札戦略 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： マーケティング  (KA06020W) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  電力工学・電力事業一般  (NB01000X) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 収益 ,  最大化 ,  オークション ,  入札 ,  学習