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年发表的论文因其“在无预设环境下近似收益最优拍卖设计领域开创了长期且富有成果的研究方向”而获奖。
作者：Staff
writer/>阅读时长：4分钟
某机构中层运输部门的高级首席科学家
Andrew
时间检验奖，以表彰其在“在无预设环境下近似收益最优拍卖设计领域开创了长期且富有成果的研究方向”。
EC’21：竞争性拍卖与数字商品
SIGecom，即
ACM
经济与计算特别兴趣小组，颁发其时间检验奖是为了表彰“在十至二十五年前发表的、对体现经济与计算相互影响的研究或应用产生重大影响的一篇或一系列论文的作者。
”/>该获奖论文《竞争性拍卖与数字商品》研究了一类针对无限供应商品（如数字商品）的单轮、密封投标拍卖。
研究聚焦于
truthful
拍卖鼓励投标者按其真实效用投标；竞争性拍卖则能产生与最优固定定价收益仅差一个常数因子的收益。
Goldberg
与其合著者——西北大学计算机科学教授
证明了，卖家可以在不了解投标者估值分布的情况下，为无限供应的商品定价。
他们的论文影响了机制设计领域的研究，包括在线广告竞价方面的研究。
/>Goldberg
解释说：“互联网广告大多涉及拍卖，但这些拍卖不同于购买艺术品等传统拍卖。
”
那些传统拍卖被称为一级价格拍卖：多人同时出价，价高者得。
然而，一级价格拍卖的价格可能会因资源更充足的投标者而扭曲。
对于绘画等稀有物品，这不成问题，但对于广告位等无限的在线商品，卖家希望鼓励频繁且有竞争力的竞价。
/>同时，这些卖家也希望通过设定最优价格来最大化收益。
然而，由于竞拍者在拍卖中提交的出价可能与他们实际认为的物品价值不符，卖家面临设定非最优价格点的风险。
/>Goldberg
解释说：“客户有一个私人估值，然后他们的出价可能与其估值不同。
如果你知道这些价值的分布，你就能很好地为商品定价。
在这篇论文撰写之时，经济学家们为已知投标者估值分布的拍卖设计了方案，但在线上环境中，我们通常并不知道这个分布是什么。
因此，我们意识到需要寻找其他方法。
”
为了解决这些不足，Goldberg
Vickrey
是哥伦比亚大学教授、诺贝尔奖得主，他设计了一种称为密封投标次价拍卖的拍卖系统。
在这种拍卖中，投标者提交密封投标。
最高出价者仍然获胜，但该获胜者只需支付第二高出价者所出的价格。
这种方法有助于激励投标者按其真实价值投标，在博弈论中被称为
truthful
机制中，投标者的最佳策略就是透露其真实价值，他们无法做得更好。
”
Goldberg
和他的合著者还希望证明该拍卖能为卖家带来竞争性的收益。
他说：“如果你知道投标者的分布，你可以得到预期的总估值并校准预期收益，从而评估拍卖的优劣。
但在无法对分布做任何假设的情况下，你如何判断你的拍卖是好的？”/>他解释，他们通过随机抽取部分投标样本，用其估算投标者分布，然后为剩余的投标者定价，从而实现了这一目标。
为了评估拍卖质量，他们将最终的拍卖结果与一个全知最优的拍卖进行了比较。
在后一种理想化场景中，卖家对所有出价了如指掌，因此可以设定一个最大化收益的价格。
“我们证明了，在数字商品的情况下，随机采样策略所能达到的收益，与全知最优拍卖能达到的收益仅差一个常数因子。
”
某机构中层运输研究科学和优化部门主管
Tim
创新的算法工作帮助塑造了我们使用互联网作为市场的方式，从世界各地的供应商如何为产品做广告，到客户如何查看和选择他们想购买的产品，再到这些产品如何高效快速地送到你家门口。
”/>Goldberg
指出，他和合著者提出的想法引起了算法博弈论和经济学领域学者的兴趣，并激发了当时一个新兴领域——无预设机制设计的进一步研究。
/>Goldberg
说：“这个时间检验奖的意义在于，多年后回看，你会发现一篇
年前撰写的论文激发了一系列富有成果的后续研究。
事实证明，这种无分布分析、拍卖设计以及使用随机采样来
truthful
地学习估值的想法，催生了许多其他更深入的研究成果。
”
在
2014
年作为高级首席科学家加入某机构之前，Goldberg
拥有加州大学伯克利分校的计算机科学硕士学位和麻省理工学院的哲学博士学位。
研究领域
运筹学与优化
标签
奖项与荣誉
中层运输
/>对网络安全、黑客技术感兴趣的朋友可以关注我的安全公众号（网络安全技术点滴分享）
/>阅读时长：4分钟
某机构中层运输部门的高级首席科学家
Andrew
时间检验奖，以表彰其在“在无预设环境下近似收益最优拍卖设计领域开创了长期且富有成果的研究方向”。
EC’21：竞争性拍卖与数字商品
SIGecom，即
ACM
经济与计算特别兴趣小组，颁发其时间检验奖是为了表彰“在十至二十五年前发表的、对体现经济与计算相互影响的研究或应用产生重大影响的一篇或一系列论文的作者。
” />该获奖论文《竞争性拍卖与数字商品》研究了一类针对无限供应商品（如数字商品）的单轮、密封投标拍卖。 研究聚焦于 拍卖鼓励投标者按其真实效用投标；竞争性拍卖则能产生与最优固定定价收益仅差一个常数因子的收益。 Goldberg 证明了，卖家可以在不了解投标者估值分布的情况下，为无限供应的商品定价。 他们的论文影响了机制设计领域的研究，包括在线广告竞价方面的研究。 解释说：“互联网广告大多涉及拍卖，但这些拍卖不同于购买艺术品等传统拍卖。 ” 那些传统拍卖被称为一级价格拍卖：多人同时出价，价高者得。 然而，一级价格拍卖的价格可能会因资源更充足的投标者而扭曲。 对于绘画等稀有物品，这不成问题，但对于广告位等无限的在线商品，卖家希望鼓励频繁且有竞争力的竞价。 />同时，这些卖家也希望通过设定最优价格来最大化收益。 然而，由于竞拍者在拍卖中提交的出价可能与他们实际认为的物品价值不符，卖家面临设定非最优价格点的风险。 解释说：“客户有一个私人估值，然后他们的出价可能与其估值不同。 如果你知道这些价值的分布，你就能很好地为商品定价。 在这篇论文撰写之时，经济学家们为已知投标者估值分布的拍卖设计了方案，但在线上环境中，我们通常并不知道这个分布是什么。 因此，我们意识到需要寻找其他方法。 ” 为了解决这些不足，Goldberg 是哥伦比亚大学教授、诺贝尔奖得主，他设计了一种称为密封投标次价拍卖的拍卖系统。 在这种拍卖中，投标者提交密封投标。 最高出价者仍然获胜，但该获胜者只需支付第二高出价者所出的价格。 这种方法有助于激励投标者按其真实价值投标，在博弈论中被称为 机制中，投标者的最佳策略就是透露其真实价值，他们无法做得更好。 ” Goldberg 和他的合著者还希望证明该拍卖能为卖家带来竞争性的收益。 他说：“如果你知道投标者的分布，你可以得到预期的总估值并校准预期收益，从而评估拍卖的优劣。 但在无法对分布做任何假设的情况下，你如何判断你的拍卖是好的？” />他解释，他们通过随机抽取部分投标样本，用其估算投标者分布，然后为剩余的投标者定价，从而实现了这一目标。 为了评估拍卖质量，他们将最终的拍卖结果与一个全知最优的拍卖进行了比较。 在后一种理想化场景中，卖家对所有出价了如指掌，因此可以设定一个最大化收益的价格。 “我们证明了，在数字商品的情况下，随机采样策略所能达到的收益，与全知最优拍卖能达到的收益仅差一个常数因子。 ” 某机构中层运输研究科学和优化部门主管 创新的算法工作帮助塑造了我们使用互联网作为市场的方式，从世界各地的供应商如何为产品做广告，到客户如何查看和选择他们想购买的产品，再到这些产品如何高效快速地送到你家门口。 ” 指出，他和合著者提出的想法引起了算法博弈论和经济学领域学者的兴趣，并激发了当时一个新兴领域——无预设机制设计的进一步研究。 说：“这个时间检验奖的意义在于，多年后回看，你会发现一篇 年前撰写的论文激发了一系列富有成果的后续研究。 事实证明，这种无分布分析、拍卖设计以及使用随机采样来 地学习估值的想法，催生了许多其他更深入的研究成果。 ” 在 年作为高级首席科学家加入某机构之前，Goldberg 拥有加州大学伯克利分校的计算机科学硕士学位和麻省理工学院的哲学博士学位。 研究领域 运筹学与优化 标签 奖项与荣誉 />对网络安全、黑客技术感兴趣的朋友可以关注我的安全公众号（网络安全技术点滴分享）truthful
与其合著者——西北大学计算机科学教授
/>Goldberg
/>Goldberg
Vickrey
truthful
Tim
/>Goldberg
/>Goldberg
truthful
2014
中层运输
