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基于社交媒体数据的贝叶斯A/B检验

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A/B检验主要用于考察相对于原方案A,改进方案B是否更优.重点研究新旧版本网页点击率的贝叶斯A/B检验问题,通过建立起二项分布下的二元Logistic回归模型,结合拉普拉斯近似及重要性抽样技术,成功计算出边际似然并最终得到贝叶斯因子.而贝叶斯因子是贝叶斯A/B检验的核心,经典的A/B检验仅考虑A、B方案是否相等,基于此进一步考虑两者谁更优的问题.研究结果表明,对网页的改版并不能有效地增加用户点击率.
Bayesian A/B Test Based on Social Media Data

李薛莎、付英姿、薛茜、夏思琴

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昆明理工大学理学院,云南昆明650093

贝叶斯因子 A/B检验 模型选择 拉普拉斯近似

1120120011561035

2021

10.11907/rjdk.211923

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(9)
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