重复一价拍卖中的联合价值估计与出价

我们研究重复一价拍卖 (FPAs) 中的遗憾最小化问题，其中竞价者每次拍卖后仅能观测到实现的结果——赢或输。这一设定反映了在线展示广告中的实际场景，其中一次曝光的实际价值取决于两种潜在结果（如赢得拍卖与输掉拍卖时的点击或转化率）之间的差异。我们将因果推断引入该框架，并分析了只有处理效应对可观测特征存在简单依赖关系这一具有挑战性的情形。在此框架下，我们针对最高他人出价 的两种不同反馈类型提出了联合估计私有价值和优化出价策略的算法：一是始终揭示 HOB 的全信息反馈，二是竞价者仅观测到输赢指示的二元反馈。在两种情形下，我们的算法均被证明能够实现近最优的遗憾界。值得注意的是，我们的框架具有主动选择处理这一独特特征，从而消除了因果推断中通常要求的重叠条件的需要。