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- I. 引言:理解网络干扰效应 1.1 传统A/B测试的局限性在数字化产品迭代中,A/B测试已成为数据驱动决策的黄金标准。然而,当实验单元之间存在交互关系时,传统独立同分布(i.i.d.)假设被打破。想象这样一个场景:在社交电商平台"邻里购"中,我们为部分用户启用了新的社交推荐算法(处理组),而对照组继续使用旧算法。由于用户之间存在好友关系、分享行为和团购互动,处理组用户的正面体验可能通过社... I. 引言:理解网络干扰效应 1.1 传统A/B测试的局限性在数字化产品迭代中,A/B测试已成为数据驱动决策的黄金标准。然而,当实验单元之间存在交互关系时,传统独立同分布(i.i.d.)假设被打破。想象这样一个场景:在社交电商平台"邻里购"中,我们为部分用户启用了新的社交推荐算法(处理组),而对照组继续使用旧算法。由于用户之间存在好友关系、分享行为和团购互动,处理组用户的正面体验可能通过社...
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