WINE 2020 | 第十六届国际互联网经济学术会议六大方向抢先看
编者按
第十六届国际互联网经济学术会议（The 16th Conference on Web and Internet Economics, WINE 2020）将于2020年12月7日—11日在线上举行，由北京大学主办，北京大学前沿计算研究中心承办。
本期带来 WINE 2020六大方向介绍：市场，匹配，机制设计与定价，路由、调度与负载均衡，公平、偏好与隐私，机器学习和其他。
关于WINE
国际互联网经济学术会议 （The Conference on Web and Internet Economics, 简称WINE）是由姚期智、叶荫宇和邓小铁教授自2005年从中国香港发起，在亚、欧、美三大洲循环举办的互联网经济学术会议，历届承办方包括香港城市大学、复旦大学、牛津大学、利物浦大学、斯坦福大学、哈佛大学等国际知名学府；举办地包括北京、罗马、纽约、新加坡、阿姆斯特丹、加州圣地亚哥、希腊古城帕特雷斯、印度硅谷班加罗尔、北美小巴黎蒙特利尔等城市。WINE 旨在推动理论计算机、运筹学和机器学习方法论和互联网经济学的交互发展，历经15届，已经成为三大洲互联网经济学者开展科研成果交流的国际顶级会议。
时隔六年，WINE 再次来到中国。据悉，WINE 2020共收到136篇论文投稿，最终42篇论文被录用，录取率约为31%。本次大会将聚焦于互联网经济及相关学科的前沿问题和最新进展，涵盖机制设计、博弈、拍卖、定价、社会选择等互联网中的重要议题，旨在为各国从事互联网相关经济问题的研究人员提供一个相互交流和展示成果的平台，以此来推动互联网经济及相关学科的发展。
因疫情原因，WINE 将首次在线上召开，届时，论文作者将在线上进行报告和答疑。同时大会还邀请到国内外计算经济学领域的诸多专家学者带来精彩的主题演讲。线上形式给 WINE 2020带来了更多的可能性，组委会正在解锁全新的互动环节，敬请关注！
WINE六大方向介绍
市场
Markets
市场一般由系统、制度、程序、社会关系和基础设施等要素组成，多方可以参与其中并开展交易。在互联网经济学的研究中，为常见经济活动背后的市场建立相应的数学模型并进行分析，是一种非常重要的研究方法。一般来说，对某一市场模型的研究，主要集中在其市场均衡的分析上，具体包括均衡的高效计算、数学刻画以及多个均衡的选择等问题；此外还会研究如何设计机制来权衡市场的效率与公平等。
WINE 2020该方向收录的论文：
Optimal Nash Equilibria for Bandwidth Allocation
Counteracting Inequality in Markets via Convex Pricing
Markets for Efficient Public Good Allocation with Social Distancing
Market Equilibrium in Multi-tier Supply Chain Networks
匹配博弈
Matching
匹配博弈关注的是经济学中的一个中心问题：如何根据个体偏好尽可能恰当地匹配不同的市场主体？经典的匹配场景包括，如何在器官捐献者与病人之间匹配器官资源，如何在学校与学生之间配置教育资源，还有婚姻匹配、实习生与医院的匹配、拍卖问题等。2012年的诺贝尔经济学奖颁发给匹配博弈理论的创立者和推广应用者，也说明了匹配博弈理论在经济学研究领域的重要地位及其对于现实问题研究的重要意义。匹配博弈领域的研究一直非常活跃，本届WINE收录的论文中，就涉及到对稳定匹配、在线匹配、双边匹配、多维匹配等多个相关主题的探讨。
WINE 2020该方向收录的论文：
Almost Envy-free Repeated Matching in Two-sided Markets
Large random matching markets with localized preference structures can exhibit large cores
The Influence of One Strategic Agent on the Core of Stable Matchings
Assortment planning for two-sided sequential matching markets
Dynamic Weighted Matching with Heterogeneous Arrival and Departure Rates
Online Hypergraph Matching with Delays
A Fine-Grained View on Stable Many-To-One Matching Problems with Lower and Upper Quotas
The Ad Types Problem
Multidimensional Stable Roommates with Master List
机制设计与定价
Mechanism Design and Pricing
机制设计与定价研究是经济学和博弈论研究中的一个领域。机制设计问题通常是指：在给定条件下，为博弈或经济活动等设计规则，促使参与者选取系统设计者期望其选取的最优策略。这其中主要用到了激励设计以及博弈论分析等技术。机制设计研究拥有着广泛的应用场景，例如经济学的市场或拍卖机制设计中，定价策略就是需要设计的一个主要机制。此外在社会学应用中，设计政策以获得预期的社会效用也需要使用机制设计的理论和方法。可以看到机制设计应用于我们生活的各个方面。
WINE 2020该方向收录的论文：
Decision Scoring Rules
On the Power and Limits of Dynamic Pricing in Combinatorial Markets
Robust Revenue Maximization under Minimal Statistical Information
The Price of Anarchy of Two-Buyer Sequential Multiunit Auctions
Competitively Pricing Parking in a Tree
A Generic Truthful Mechanism for Combinatorial Auctions
Revenue-Maximizing Auctions when Buyers have Ordinal Preferences for Fixed-price Items
Two Strongly Truthful Mechanisms for Three Heterogeneous Agents Answering One Question
Revenue Monotonicity under Misspecified Bidders
路由、调度与负载平衡
Routing, Scheduling, Load Balancing
在互联网经济环境下，如何实现高效的路由和调度是一个基础性的问题；其中负载平衡是一个广为研究的系统优化目标。这一子领域有颇为丰富的研究对象，从建模后博弈的均衡计算到均衡下的社会福利值分析，从参与人的理性程度对博弈结果的影响到网络和网络流本身的拓扑结构与性质，路由、调度与负载平衡问题展现了丰富的研究视角和普遍的应用价值。
WINE 2020该方向收录的论文：
Nash Social Welfare in Selfish and Online Load Balancing
The curse of rationality in sequential scheduling games
Sequential Solutions in Machine Scheduling Games
Bayesian Learning in Dynamic Non-atomic Routing Games
Improving approximate pure Nash equilibria in congestion games
The Price of Anarchy for Instantaneous Dynamic Equilibria
Data-Driven Models of Selfish Routing: Why Price of Anarchy Does Depend on Network Topology
Competition Alleviates Present Bias in Task Completion
公平、偏好与隐私
Fariness, Bias, Privacy
公平分配是指将资源分配给参与博弈或经济活动的个体，使得每个参与者分到应有的份额，得到公平的对待。公平的定义有许多种，如比例公平分配，无嫉妒分配和精确公平分配等。公平分配问题是数学、经济学和算法博弈论中的一个研究热点，其应用场景包括遗产分配、机场交通管理、电子频率分配等。偏好博弈指的是博弈参与者对策略有初始的偏好性，对每个参与者的收益计算需加上策略与偏好策略偏差的一个修正值。隐私研究在个人数据被使用时，个人数据的隐私泄漏程度、个人数据的控制权等对个人与数据使用者的影响。
WINE 2020该方向收录的论文：
Simultaneously Achieving Ex-ante and Ex-post Fairness
Privacy Rights and Data Security: GDPR and Personal Data Driven Markets
Consensus Halving for Sets of Items
Optimal Bounds on the Price of Fairness for Indivisible Goods
Fair Division with Binary Valuations: One Rule to Rule Them All
Closing the Gap: Mitigating Bias in Online Resume-Filtering
How Many Citizens Have Already Voted? The Role of (Interim) Turnout Rate Polls in Elections
机器学习和其他
Learning
机器学习作为当下计算机领域最热门的技术之一，在互联网经济中也有广泛的应用前景。一个极为成功的例子为使用在线学习（Online Learning）算法，进行个性化广告推荐，例如亚马逊的商品推荐。由于机器学习方法相较于传统统计学方法在许多数据处理任务中具有优势，如何将机器学习应用到更多互联网经济范畴内的问题已成为近年来的一大研究热点。
WINE 2020该方向收录的论文：
Learning Strong Substitutes Demand via Queries
A Cardinal Comparison of Experts
Catastrophe by Design in Population Games: Destabilizing Wasteful Locked-in Technologies
Minimum-regret contracts for principal-expert problems
其他方向收录的论文：
Bayesian Repeated Zero-Sum Games with Persistent State, with Application to Security Games
组委会介绍
大会主席
邓小铁
北京大学前沿计算研究中心讲席教授
欧洲科学院外籍院士
ACM Fellow，IEEE Fellow
程序委员会主席
陈旭瑾
中国科学院数学与系统科学研究院研究员
Nick Gravin
上海财经大学副教授
Martin Hoefer
法兰克福大学教授
Ruta Mehta
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校助理教授
大会特邀报告人
Eric Budish
芝加哥大学商学院教授
Yiling Chen
哈佛大学教授
Jose Correa
智利大学教授
Constantinos Daskalakis
麻省理工学院教授
目前，WINE 2020已正式面向公众开放注册，参与者可以选择免费注册以观看部分报告，或全款注册深度参与大会全部环节。
免费注册
免费注册的人员将获得会议直播链接，届时可于线上观看参与直播部分的海报宣讲、论文报告和大会特邀报告。
免费注册链接：
https://www.wjx.top/m/94013971.aspx
全款注册
普通：$200 / ￥1400
学生*：$100 / ￥700
全款注册的成员将可以观看/参与大会全部环节：
线上观看海报宣讲、论文报告和大会特邀报告；
参与Q&A环节，在线直接向讲者提问，与讲者就报告相关问题进行探讨；
参加专题讲座和主题研讨会；
观看女性论坛；
参加线上社交活动，与讲者和大会特邀嘉宾进行深度交流。
长按↓二维码↓跳转注册页面：
*学生注册：网站上注册后需将学生证含有个人信息和学校信息的页面拍照发送至WINE20@pku.edu.cn，邮件主题格式为“Student Registration + 姓名”。
承办单位简介
作为大会的承办单位，北京大学前沿计算研究中心（PKU CFCS）成立于2017年12月，为北京大学新体制科研机构，立足国际计算机学科前沿，与世界顶尖高校及科研机构深度合作，在计算理论、人工智能等多个领域的交叉方向展开前沿探索，创立具有国际一流影响力的计算理论科学研究中心；创建宽松自由的国际化学术环境，助力青年科学家成长为计算机学科世界一流的学者；并以“图灵人才培养计划”为代表，建立国际先进的计算科学及相关交叉学科人才培养机制，为国家新时代科技和教育发展培养引领未来的卓越人才。
赞助商
大会网站
https://econcs.pku.edu.cn/wine2020/
注册链接
https://econcs.pku.edu.cn/wine2020/Registration.htm
大会联系人
wine20@pku.edu.cn
文字 | 段志健、张梦倩、李济宸、王冬鸽、陈宏崟、李佳蔚
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