1. A / Bテスト
古いアルゴリズムと比較して、オンラインのA / Bテストへの新しい前に推奨モデル。ABテストは非常に一般的な実験方法オンライン評価アルゴリズムです。これは、異なるアルゴリズムを比較するためにユーザの異なるグループを評価する統計的指標の様々なを通してランダムにいくつかのグループに分け、特定のユーザ、及び異なるアルゴリズムを使用して、ユーザの異なるグループによって規則、及び、
たとえば、ユーザーは、ヒットの異なる統計を設定することができますクリックスルー率の異なったアルゴリズムのパフォーマンスを比較して。
ユーザがA / Bテストであるかどうかを決定するために、配信システムのニーズを流れ、サイトに入った後、必要に応じて、流れ分配システムが試験に属するタグパケットにユーザーに何を与えます。ユーザーのウェブを閲覧しながらウェブ、およびユーザーの行動を閲覧するには、バックログデータベースのログ・システムを介して返送されます。この時点で、もし
世帯は、テストパケットにラベルを付け、その後、ラベルには、バック、バックエンドデータベースに送信されます。背景には、まず実験室職員の仕事の流れ分配システム構成の、ユーザーが満たすための条件は、テストのいずれかの種類に参加するかを決めます。第二に、検定統計量の必要性は、評価と比較し、評価結果を通じてテストレポート異なるパケット・システム・ユーザーを生成し、データベース内のデータを記録します。ABテストの完了後、指標の結果に応じて、より良い推薦アルゴリズムであれば、以前よりも、古いアルゴリズムは、新しいものと交換することができます。
3.参照
https://juejin.im/post/5d75ad14f265da03c02c2827