未知预算的Adwords及其扩展
摘要：广告问题的经典Adwords问题由Mehta等人（2007）介绍，在广告商和查询之间有一种二分图。每个广告商都有一个已知的最大预算。查询未事先知道，随着时间的推移逐个到来。当查询到达时，广告商进行竞价，我们（立即且不可撤销地）根据竞价和广告商预算决定是否（以及如何）显示广告。每个查询的获胜广告商向其剩余预算支付他们的竞价。我们的目标是在没有任何关于到达顺序的先验知识的情况下最大化使用的总预算（这可能是对抗性的）。我们考虑在线算法不事先知道广告商预算，并且只有当超过预算时才向算法透露广告商的预算的情况。对于这种情况，一个天真的贪婪算法的竞争比为0.5，并且找到性能更好的算法仍然是一个未解决的问题。我们证明没有确定性算法的竞争比能优于0.5，并且给出了第一个（随机的）性能保证更好的算法。我们证明我们算法的竞争比至少为0.522，但严格小于$(1-1/e)$。我们展示了预算无视算法在搜索广告和其他领域的新应用。特别地，我们展示了我们的算法在存在多渠道流量的确定性在线匹配中实现了最佳性能保证（Manshadi等人（2022））。
作者：Rajan Udwani
论文ID：2110.00504
分类：Data Structures and Algorithms
分类简称：cs.DS
提交时间：2023-07-06