Learn to Match: Two-Sided Matching with Temporally Extended Feedback
作者: Haijing Zong, Yancheng Liang, Boyang Zhou, Natasha Jaques
分类: cs.LG, cs.GT, cs.MA, econ.TH
发布日期: 2026-06-04
💡 一句话要点
提出基于时序扩展反馈的双边匹配框架以解决动态匹配问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 双边匹配 马尔可夫博弈 多智能体强化学习 时序反馈 动态决策
📋 核心要点
- 现有的双边匹配模型未能有效处理信息逐步揭示对匹配决策的影响，限制了其应用场景。
- 本文提出了一个新的框架，将双边匹配视为部分可观察的马尔可夫博弈，支持动态决策和信息反馈。
- 实验结果显示，独立的PPO算法在社会福利和后悔方面优于基线方法，展示了MARL在动态匹配市场的潜力。
📝 摘要（中文）
双边匹配市场通常涉及随时间展开的信息，通过面试、重复互动、学习和分离等过程。现有匹配模型通常将这一过程简化为关于固定偏好的即时反馈，忽略了收益相关信息逐步揭示并影响未来匹配决策的场景。本文提出了一个具有时序扩展反馈的框架，将双边匹配表述为一个部分可观察的马尔可夫博弈，涵盖了高成本的赛前筛选、噪声干扰的赛后观察、演变的潜在特征以及内生的继续或解散决策。我们在Learn2Match中实例化了这一框架，支持去中心化决策，并通过后悔、社会福利和信息摩擦损失来评估策略。实验结果表明，独立的PPO在时序扩展反馈下实现了更高的累计社会福利和更低的累计后悔，但仍存在较高的信息摩擦损失，显示出端到端的MARL尚未提供匹配-赌博方法的协调探索结构。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有双边匹配模型在信息逐步揭示和动态决策方面的不足，特别是如何有效利用时序反馈进行匹配决策。
核心思路：提出一个具有时序扩展反馈的框架，将双边匹配建模为部分可观察的马尔可夫博弈，允许在匹配过程中进行动态调整和学习。
技术框架：整体架构包括高成本的赛前筛选、噪声干扰的赛后观察、演变的潜在特征以及内生的匹配继续或解散决策，支持去中心化的决策过程。
关键创新：最重要的技术创新在于引入了时序扩展反馈机制，使得匹配决策能够基于逐步揭示的信息进行动态调整，与传统模型形成鲜明对比。
关键设计：在Learn2Match中，采用了后悔、社会福利和信息摩擦损失作为评估指标，设计了适应性强的PPO算法以优化匹配策略。具体参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，独立的PPO算法在时序扩展反馈下实现了更高的累计社会福利和更低的累计后悔，相较于基线CA-ETC方法，显示出显著的性能提升。这一发现为动态匹配市场的算法发展提供了新的方向。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括招聘市场、在线约会平台和资源分配等动态匹配场景。通过引入时序扩展反馈机制，能够更好地适应用户偏好的变化，提高匹配效率和用户满意度，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Two-sided matching markets often involve information that unfolds over time through interviews, repeated interaction, learning, and separation. Existing matching models typically reduce this process to immediate sub-Gaussian feedback about fixed preferences, missing settings where payoff-relevant information is revealed gradually and changes future matching decisions. We introduce a framework with temporally extended feedback, that formulates two-sided matching as a partially observable Markov game with costly pre-match screening, noisy post-match observations, evolving latent profiles, and endogenous continuation or dissolution. We instantiate this framework in Learn2Match, a multi-agent reinforcement-learning benchmark for dynamic matching markets. Learn2Match supports decentralized decision making over whom to interview, whom to match with, and when to dissolve a match, while evaluating policies using regret, social welfare, and an information-friction loss that measures the welfare gap caused by incomplete revelation of latent preferences. We find that independent PPO achieves higher cumulative social welfare and lower cumulative regret than the bandit-style CA-ETC baseline under temporally extended feedback, demonstrating the promise of MARL for dynamic matching markets. However, PPO still incurs higher information-friction loss, revealing that end-to-end MARL does not yet provide the coordinated exploration structure of matching-bandit methods. These results position Learn2Match as a benchmark for developing the next generation of matching-market algorithms: methods that are adaptive like RL agents, statistically disciplined like bandit algorithms, and structurally aware like stable-matching mechanisms.