Sequential Posted-Price Mechanisms with Correlated Valuations
Notice bibliographique
Résumé
We study the revenue performance of sequential posted-price mechanisms and some natural extensions for a setting where the valuations of the buyers are drawn from a correlated distribution. Sequential posted-price mechanisms are conceptually simple mechanisms that work by proposing a “take-it-or-leave-it” offer to each buyer. We apply sequential posted-price mechanisms to single-parameter multiunit settings in which each buyer demands only one item and the mechanism can assign the service to at most k of the buyers. For standard sequential posted-price mechanisms, we prove that with the valuation distribution having finite support, no sequential posted-price mechanism can extract a constant fraction of the optimal expected revenue, even with unlimited supply. We extend this result to the case of a continuous valuation distribution when various standard assumptions hold simultaneously (i.e., everywhere-supported, continuous, symmetric, and normalized (conditional) distributions that satisfy regularity , the MHR condition , and affiliation ). In fact, it turns out that the best fraction of the optimal revenue that is extractable by a sequential posted-price mechanism is proportional to the ratio of the highest and lowest possible valuation. We prove that a simple generalization of these mechanisms achieves a better revenue performance; namely, if the sequential posted-price mechanism has for each buyer the option of either proposing an offer or asking the buyer for its valuation, then a Ω (1/max { 1, d }) fraction of the optimal revenue can be extracted, where d denotes the degree of dependence of the valuations, ranging from complete independence ( d =0) to arbitrary dependence ( d = n -1).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».