A/B測試是大多數(shù)公司用來測試其產品特性的在線實驗的黃金標準。雖然A/B測試試驗在大多數(shù)情況下效果良好,但特別容易受到干擾,特別是在在線市場或社交網(wǎng)絡中。在本文中,我們旨在研究帶有干擾偏差的情況,以及一些減輕其對評價影響的潛在方法。
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