匹配市场中通过访谈的偏好诱导：离线基准研究
计算机科学与博弈论
2016-03-21 v3
摘要
稳定婚姻问题及其扩展已被广泛研究，文献中大量工作假设局中人完全知晓自身对备选对象的偏好。然而这一假设并不总是切合实际（尤其在大型市场中），局中人通常需要经过某种代价高昂的审慎过程以学习其偏好。本文假设此类审慎通过访谈进行，其中一次访谈涉及一男一女，各自由此了解到关于对方的信息。若人人皆访谈其他所有人，则局中人显然可完全习得偏好。但访谈是有成本的，我们可能希望最小化其使用。通常情况（尤其在实际场景中）由于局中人偏好间的相关性，为获得稳定匹配无需进行所有潜在访谈。因此问题在于寻找一种良好的访谈执行策略，以最小化访谈使用的同时达成稳定匹配。评估访谈策略性能的一种方式是将其与执行所有访谈的朴素算法比较。但我们主张，更有意义的比较应与在完全信息下掌握局中人偏好序的最优离线算法对照。我们证明，除非P=NP，否则任何离线算法都无法在多项式时间内计算出最优访谈策略。若我们额外旨在获得特定稳定匹配（或许具有某些合意性质），我们给出了存在高效最优离线算法的受限设定。
引用
@article{arxiv.1602.04792,
title = {Preference Elicitation in Matching Markets via Interviews: A Study of Offline Benchmarks},
author = {Baharak Rastegari and Paul Goldberg and David Manlove},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.04792},
year = {2016}
}