多轮赞助搜索拍卖中的预算问题
摘要：多轮赞助搜索拍卖的关键问题是广告位的排序多半是通过点击率确定的。竞标者有一个估值，一般假设与点击率线性相关，还有预算限制，并且每轮最多只能获得一个广告位。本文研究了多轮赞助搜索拍卖，不同轮次通过竞标者的预算限制和估值相连，竞标者对所有轮次的估值等于各轮次估值的总和。至今为止，已有的机制要么研究一轮赞助搜索拍卖，要么是每轮只有一个广告位且所有广告位的点击率相同的情况，这与多物品拍卖相同。 本文包含以下三个结果：（1）我们提出了第一个适用于不同广告位具有不同点击率的多轮赞助搜索问题的机制。我们的机制预期上是激励兼容的，预期上是个体理性的，预期上是帕累托最优的，对于每个实现的结果也是事后帕累托最优的。（2）此外，我们研究了组合设置，其中每个竞标者只对一部分轮次感兴趣。对于所有广告位具有相同点击率的情况，我们给出了一个确定性的、激励兼容的、个体理性的和帕累托最优的机制。（3）我们对竞标者具有递减边际估值的拍卖提出了一个不可能性结果。具体而言，我们证明即使对于多单位（每轮一个广告位）的设置，也不存在对于私有递减边际估值和公共预算来说既激励兼容又个体合理且帕累托最优的机制。
作者：Riccardo Colini-Baldeschi, Monika Henzinger, Stefano Leonardi, Martin Starnberger
论文ID：1112.6361
分类：Computer Science and Game Theory
分类简称：cs.GT
提交时间：2011-12-30