Online Bidding for Contextual First-Price Auctions with Budgets under One-Sided Information Feedback
Este artigo propõe um novo algoritmo de licitação que combina uma regressão robusta baseada em invariância de quantil condicional com um procedimento de atualização dual para resolver o problema de aprendizado em leilões de primeiro preço com orçamentos e feedback unidirecional, alcançando uma regret de ordem ótima em cenários onde as ofertas dos concorrentes dependem de contextos desconhecidos.