LinkLouvain：链路感知的 A/B 测试及其在线上营销活动中的应用
社会与信息网络
2023-04-28 v1 机器学习
摘要
许多线上营销活动旨在促进用户互动。活动策略的平均处理效应（ATE）需要在整个活动期间进行监测。为此通常进行 A/B 测试，而用户互动的存在会对常规 A/B 测试引入干扰。借助链路预测，我们设计了一种网络 A/B 测试方法 LinkLouvain，以最小化图干扰，并对活动的 ATE 给出准确且可靠的估计。本文中，我们在真实世界的线上营销活动下分析网络 A/B 测试问题，描述所提出的 LinkLouvain 方法，并在真实数据上对其进行评估。与其他方法相比，我们的方法取得了显著的性能，并已部署于该线上营销活动中。
引用
@article{arxiv.2102.01902,
title = {LinkLouvain: Link-Aware A/B Testing and Its Application on Online Marketing Campaign},
author = {Tianchi Cai and Daxi Cheng and Chen Liang and Ziqi Liu and Lihong Gu and Huizhi Xie and Zhiqiang Zhang and Xiaodong Zeng and Jinjie Gu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.01902},
year = {2023}
}
备注
Accepted by the Industrial & Practitioner Track of the 26th International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA 2021)