Do Not Trust The Auctioneer: Learning to Bid in Feedback-Manipulated Auctions
作者: Luigi Foscari, Matilde Tullii, Vianney Perchet
分类: stat.ML, cs.GT, cs.LG
发布日期: 2026-05-21
💡 一句话要点
提出一种新算法以应对反馈操控拍卖中的竞标问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 拍卖理论 机器学习 反馈操控 竞标策略 算法设计 动态定价 统计学习
📋 核心要点
- 现有方法在面对虚假竞标时，学习者的观察受到操控影响，导致竞标策略不准确。
- 论文提出了一种新算法，结合稳健区间消除和乐观分支，能够有效应对反馈操控带来的挑战。
- 实验结果显示，该算法在动态定价和第一价格拍卖中均取得了显著的性能提升，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本研究探讨了在反馈操控的重复第一价格拍卖中，虚假竞标如何影响学习者的竞标策略。尽管操控不会改变当前拍卖的结果，但它会影响学习者的观察和学习过程。我们分析了在已知虚假竞标分布的情况下，学习者的后悔程度，并提出了一种结合稳健区间消除和乐观分支的算法。该算法在动态定价率和第一价格拍卖率上分别达到了$ ilde{ ext{O}}(T^{2/3})$和$ ilde{ ext{O}}( ext{sqrt}(T))$的效果。实验结果表明，即使是仅通过反馈的操控，也能显著改变重复竞标的统计难度。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决在反馈操控的重复第一价格拍卖中，学习者如何有效学习竞标策略的问题。现有方法未能充分考虑虚假竞标对学习过程的影响，导致学习者的竞标策略不够准确。
核心思路：论文的核心思路是设计一种算法，能够在面对虚假竞标时，忽略操控反馈并利用可靠的信息进行学习。这种设计旨在提高学习者在拍卖中的表现，尽管反馈受到操控。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：稳健区间消除分支和乐观分支。稳健分支忽略虚假竞标的报告，专注于真实竞标信息，而乐观分支则利用可靠的输方报告进行信息更新。
关键创新：最重要的技术创新在于算法能够在不事先了解反馈几何或规模的情况下，利用乐观更新进行学习。这一方法与现有技术的本质区别在于其对反馈操控的适应性和灵活性。
关键设计：算法中设置了多个关键参数，包括虚假竞标分布的已知性和动态定价率的计算方式。此外，损失函数设计上考虑了反馈操控的影响，确保学习过程的有效性。算法的复杂度分析也提供了理论支持。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的算法在动态定价和第一价格拍卖中分别达到了$ ilde{ ext{O}}(T^{2/3})$和$ ilde{ ext{O}}( ext{sqrt}(T))$的性能，显著优于传统方法，验证了其在反馈操控环境中的有效性和鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括在线拍卖平台、电子商务和广告竞标等场景。通过提高学习者在操控环境中的竞标能力，能够有效提升市场的公平性和透明度，促进健康竞争。未来，该算法的思路也可扩展至其他需要处理操控信息的学习场景。
📄 摘要（原文）
Shilling is the use of artificial bids to make competition appear stronger and push prices upward. We study repeated first-price auctions in which shilling affects feedback but not allocation: the learner wins or loses against the real competing bid, but after a loss observes the maximum of the real bid and an independent shill bid. Thus the manipulation changes what the learner observes and hence how it learns to bid, without changing the outcome of the current auction. We analyze regret with respect to the best bid benchmark, assuming that the shill-bid distribution is known. Even then, shilling can mask the real bid, while useful side information appears only through intermittent low-shill events. Our algorithm combines a robust interval-elimination branch, which ignores the shilled report and achieves the dynamic-pricing rate $\tilde{\mathcal{O}}(T^{2/3})$, with an optimistic branch that debiases losing-side reports and exploits the resulting suffix information when it is reliable and achieves the first-price auctions rate $\tilde{\mathcal{O}}(\sqrt{T})$. A validation and racing procedure lets the algorithm use these optimistic updates without knowing the right scale or feedback geometry in advance. We complement the upper bounds with a matching lower bound, up to logarithmic factors, in the single-active-region case. Overall, the results show that even feedback-only shilling can sharply alter the statistical difficulty of repeated bidding.