关于赞助搜索（sponsored search）的相关论文，以下是一些您可能会感兴趣的研究：
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邓小铁课题组在WWW 2020会议上的论文《搜索广告拍卖下的私有数据代理博弈（Private Data Manipulation in Optimal Sponsored Search Auction）》探讨了搜索广告拍卖中的问题，包括广告位的分配和费用计算，以及买家如何通过调整报价来最大化自己的效用。这篇论文还讨论了Myerson's auction在实际应用中的局限性，以及如何通过私有数据代理博弈模型来解决这些问题 。
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智源社区论文《Improving Retrieval in Sponsored Search by Leveraging Query Context Signals》提出了一种新的方法来增强查询理解，通过从网络搜索结果和大型语言模型中获取丰富的上下文信号，以提高赞助搜索中关键词检索的准确性。这种方法通过使用网络搜索标题和摘要，以及利用GPT-4生成查询重写和解释，来澄清用户意图，并在在线A/B测试中显示出用户参与度和收入的显著提高 。
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同济大学的邓弘林博士在《Information Systems Research》期刊上发表的论文《如何降低在线用户对搜索广告的怀疑：信息线索的作用》研究了如何通过在线信息线索（如产品评论和用户评分）来降低消费者对搜索广告的怀疑。这项研究通过实验室实验验证了信息线索的内化机制可以减少消费者的决策不确定性，并增加他们对搜索广告的认知处理 。
这些论文涵盖了赞助搜索的不同方面，包括拍卖理论、检索技术改进以及消费者行为研究。如果您需要更详细的信息或想要获取这些论文的全文，可以访问相应的链接或数据库进行进一步的阅读和研究。