祝贺 | 陈炤桦荣获北京大学优秀毕业生和计算机学院优秀博士论文奖

陈炤桦和导师邓小铁教授合影

互联网广告平台与广告商之间的博弈演进：代理决策、反向操纵到协同共赢

近年来，随着互联网广告市场的不断发展，由广告平台提供的自动出价服务开始占据市场主导，广告商和广告平台之间的博弈也随之发生了巨大的变化，从二者之间的直接博弈逐渐转变为广告商借由自动出价服务和广告平台之间的博弈。由此，引发了三个层级的博弈演进过程。

• 代理决策：自动出价代理如何帮助广告商在其给定的约束以及待优化目标下，在重复拍卖中进行出价？

• 反向操纵：广告商应该如何汇报自己的约束和优化目标，以利用自动出价代理的算法，最大化自身利益？

• 协同共赢：站在第三方的角度，如何同时保障广告平台和广告商各自的利益？针对以上问题，本文展开了多方面多方法论的综合性研究，得到了如下的主要结果。

在代理决策方面，对于在重复二价拍卖中带有预算限制的最大化拟线性效益的广告商而言，本文得到了 OGD-CB 算法，其在不同价值模型和不同级别的信息反馈下的表现都能够接近理论最优的节流策略表现。对于在重复的一般性拍卖中带有预算限制的广告商而言，本文得到了一个基于重解法的算法，其在广告商的价值是独立随机的时，在不同级别的信息反馈下的表现都接近理论最优。

在反向操纵方面，对于带有预算限制的最大化拟线性效益的广告商而言，本文考虑了其在四种预算限制拍卖机制下是否有动机谎报其价值分布以及预算限制以最大化个人效益。本文在刻画这一行为的不确定汇报博弈下得到了关于汇报策略激励、博弈均衡以及等价性等全面的结果。

在协同共赢方面，对于多个对称的最大化拟线性效益的广告商而言，本文在不同价值分布族下，刻画了所有可行的（平台收益，广告商效益）所构成集合的 Pareto 前沿，并进一步研究了三个 Pareto 前沿上的公平性概念带来的社会效率保证。此外，对于在大语言模型的回复下插入广告内容的问题，本文提出了一个基于将主体自然回复生成模块与广告插入模块解耦、以及引入类别以平衡连贯性和计算效率的实用解决框架，其可以同时保证近似社会福利的最大化。

陈炤桦博士答辩现场

邓小铁，北京大学讲席教授，前沿计算研究中心执行主任，CCF 计算经济学专业组主任，中国工业与应用数学学会区块链专委会主任，北京大学人工智能研究院多智能体中心主任。主要科研方向为算法博弈论、计算经济学、区块链、组合优化。2008年，因在算法博弈论领域的贡献当选 ACM Fellow；2019年，因在不完全信息计算和交互环境计算领域的贡献当选 IEEE Fellow；2020年当选欧洲科学院外籍院士；2021年当选中国工业与应用数学学会会士（CSIAM Fellow）、博弈论学会（GTS）理事、中国运筹学会博弈论分会荣誉理事；2021年获中国计算机学会“智能体与多智能体系统研究成就奖”；2022年获 ACM 计算经济学“时间检验奖”（Test of Time Award）。