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Enregistrement W7124285302 · doi:10.65109/ufdq3830

SATS: A Universal Spectrum Auction Test Suite

2017· article· W7124285302 sur OpenAlexaboutno aff
Michael Weiss, Benjamin Lubin, Sven Seuken

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAuction Theory and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommon value auctionSuiteBiddingTest suiteSpectrum auctionSpectrum (functional analysis)Combinatorial auctionAuction algorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the past 17 years, much of the work on combinatorial auctions (CAs) has used the Combinatorial Auction Test Suite (CATS) by Leyton-Brown et al. (2000). However, CATS does not include a good model for spectrum auctions, which have become the most important application of CAs. In this paper, we make four contributions. First, we propose the Multi-Region Value Model (MRVM) which captures the difficult to model geographic complementaries of large US and Canadian auctions. Second, we also encode our model as a MIP, making the auction's winner determination problem tractable. Third, we introduce a new spectrum auction test suite (SATS), and release it to the public under an open-source license. SATS includes our new MRVM model, as well as six previously introduced value models from the literature. Fourth, using SATS, we evaluate our MRVM model experimentally: after fitting the model parameters to the bidding data from the 2014 Canadian auction, we show that the MRVM model can represent this auction well.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,012

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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