Two-sided Competing Matching Recommendation Markets With Quota and Complementary Preferences Constraints
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Li, Yuantong, Cheng, Guang, Dai, Xiaowu |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2023
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Dynamic Matching Bandit For Two-Sided Online Markets
von: Li, Yuantong, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Li, Yuantong, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Incentivized Exploration with Stochastic Covariates: A Two-Stage Mechanism Design for Recommender System
von: Li, Yuantong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Yuantong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Task Allocation in Customer-led Two-sided Markets with Satellite Constellation Services
von: Qiao, Jianglin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qiao, Jianglin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Two-Sided Manipulation Games in Stable Matching Markets
von: Hosseini, Hadi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hosseini, Hadi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Matching Multiple Experts: On the Exploitability of Multi-Agent Imitation Learning
von: Bergerault, Antoine, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bergerault, Antoine, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Nash Equilibria in Games with Playerwise Concave Coupling Constraints: Existence and Computation
von: Jordan, Philip, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jordan, Philip, et al.
Veröffentlicht: (2025)
How Market Volatility Shapes Algorithmic Collusion: A Comparative Analysis of Learning-Based Pricing Algorithms
von: Sravon, Aheer, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sravon, Aheer, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Unsynchronized Decentralized Q-Learning: Two Timescale Analysis By Persistence
von: Yongacoglu, Bora, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yongacoglu, Bora, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Shapley Machine: A Game-Theoretic Framework for N-Agent Ad Hoc Teamwork
von: Wang, Jianhong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Jianhong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Survey on Strategic Mining in Blockchain: A Reinforcement Learning Approach
von: Li, Jichen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Jichen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Preference-Based Multi-Agent Reinforcement Learning: Data Coverage and Algorithmic Techniques
von: Zhang, Natalia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Natalia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stackelberg Learning from Human Feedback: Preference Optimization as a Sequential Game
von: Pásztor, Barna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pásztor, Barna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On Robust Popular Matchings with Tie-Bounded Preferences and Stable Matchings with Two-Sided Ties
von: De, Koustav
Veröffentlicht: (2025)
von: De, Koustav
Veröffentlicht: (2025)
Partially Observable Multi-Agent Reinforcement Learning with Information Sharing
von: Liu, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liu, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Stochastic Principal-Agent Problems: Efficient Computation and Learning
von: Gan, Jiarui, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gan, Jiarui, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Maximizing utility in multi-agent environments by anticipating the behavior of other learners
von: Assos, Angelos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Assos, Angelos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Convex Markov Games and Beyond: New Proof of Existence, Characterization and Learning Algorithms for Nash Equilibria
von: Barakat, Anas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Barakat, Anas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Strategically Robust Multi-Agent Reinforcement Learning with Linear Function Approximation
von: Gonzales, Jake, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gonzales, Jake, et al.
Veröffentlicht: (2026)
No-Regret Learning for Fair Multi-Agent Social Welfare Optimization
von: Zhang, Mengxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Mengxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient and Scalable Deep Reinforcement Learning for Mean Field Control Games
von: Peng, Nianli, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Peng, Nianli, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Experience-replay Innovative Dynamics
von: Zhang, Tuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Tuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fair Contracts in Principal-Agent Games with Heterogeneous Types
von: Tłuczek, Jakub, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tłuczek, Jakub, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Conservative classifiers do consistently well with improving agents: characterizing statistical and online learning
von: Sharma, Dravyansh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sharma, Dravyansh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Competitive Algorithms for Multi-Agent Ski-Rental Problems
von: Wang, Xuchuang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Xuchuang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Scalable Neural Incentive Design with Parameterized Mean-Field Approximation
von: Corecco, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Corecco, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Easy as ABCs: Unifying Boltzmann Q-Learning and Counterfactual Regret Minimization
von: D'Amico-Wong, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: D'Amico-Wong, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Tractable Equilibrium Computation in Markov Games through Risk Aversion
von: Mazumdar, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mazumdar, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Independent Learning of Nash Equilibria in Partially Observable Markov Potential Games with Decoupled Dynamics
von: Jordan, Philip, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jordan, Philip, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Energy Minimization for Participatory Federated Learning in IoT Analyzed via Game Theory
von: Buratto, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Buratto, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Provably Convergent Actor-Critic for MARL through Risk-aversion
von: Zhang, Yizhou, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Yizhou, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Offline congestion games: How feedback type affects data coverage requirement
von: Jiang, Haozhe, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Jiang, Haozhe, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Tacit Coordination of Large Language Models
von: Aharon, Ido, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Aharon, Ido, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Performative Prediction on Games and Mechanism Design
von: Góis, António, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Góis, António, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Breaking the Curse of Multiagency in Robust Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Shi, Laixi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shi, Laixi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Independent Policy Mirror Descent for Markov Potential Games: Scaling to Large Number of Players
von: Alatur, Pragnya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Alatur, Pragnya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Grouped Satisficing Paths in Pure Strategy Games: a Topological Perspective
von: Fu, Yanqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fu, Yanqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Independent Learning in Constrained Markov Potential Games
von: Jordan, Philip, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jordan, Philip, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multi-Agent Reinforcement Learning in Cybersecurity: From Fundamentals to Applications
von: Landolt, Christoph R., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Landolt, Christoph R., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Incentivize Contribution and Learn Parameters Too: Federated Learning with Strategic Data Owners
von: Doshi, Drashthi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Doshi, Drashthi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Power of Perturbation under Sampling in Solving Extensive-Form Games
von: Masaka, Wataru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Masaka, Wataru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Dynamic Matching Bandit For Two-Sided Online Markets
von: Li, Yuantong, et al.
Veröffentlicht: (2022) -
Incentivized Exploration with Stochastic Covariates: A Two-Stage Mechanism Design for Recommender System
von: Li, Yuantong, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Task Allocation in Customer-led Two-sided Markets with Satellite Constellation Services
von: Qiao, Jianglin, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Two-Sided Manipulation Games in Stable Matching Markets
von: Hosseini, Hadi, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Matching Multiple Experts: On the Exploitability of Multi-Agent Imitation Learning
von: Bergerault, Antoine, et al.
Veröffentlicht: (2026)