Passer à la navigation principale Passer à la recherche Passer au contenu principal

Learning to bid in revenue maximizing auction

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

We consider the problem of the optimization of bidding strategies in prior-dependent revenue-maximizing auctions, when the seller fixes the reserve prices based on the bid distributions. Our study is done in the setting where one bidder is strategic. Using a variational approach, we study the complexity of the original objective and we introduce a relaxation of the objective functional in order to use gradient descent methods. Our approach is simple, general and can be applied to various value distributions and revenue-maximizing mechanisms. The new strategies we derive yield massive uplifts compared to the traditional truthfully bidding strategy.

langue originaleAnglais
titreThe Web Conference 2019 - Companion of the World Wide Web Conference, WWW 2019
EditeurAssociation for Computing Machinery, Inc
Pages934-935
Nombre de pages2
ISBN (Electronique)9781450366755
Les DOIs
étatPublié - 13 mai 2019
Modification externeOui
Evénement2019 World Wide Web Conference, WWW 2019 - San Francisco, États-Unis
Durée: 13 mai 201917 mai 2019

Série de publications

NomThe Web Conference 2019 - Companion of the World Wide Web Conference, WWW 2019

Une conférence

Une conférence2019 World Wide Web Conference, WWW 2019
Pays/TerritoireÉtats-Unis
La villeSan Francisco
période13/05/1917/05/19

Empreinte digitale

Examiner les sujets de recherche de « Learning to bid in revenue maximizing auction ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.

Contient cette citation