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公开(公告)号：CN111309614A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010097674.3
申请日：2020-02-17
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本说明书实施例公开了一种A/B测试方法、装置及电子设备，其技术方案实质是，确定在A/B测试中的测试版本所分配的测试用户组，从所述测试用户组采集所述测试版本在运行时产生的测试指标数据，将这些测试指标数据与测试指标数据所属用户关联的历史指标数据进行比较，根据比较结果确定所述测试版本的评估指标，以利用所述评估指标评估所述测试版本是否达到预设指标条件。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111784173A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010659019.2
申请日：2020-07-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本说明书实施例公开一种AB实验数据处理方法、装置、服务器及介质，在所述方法中，将目标业务场景下的低响应用户数据划分为实验组数据以及对照组数据，并基于低响应用户在AB实验开始前的历史用户数据，对实验组数据以及对照组数据进行修正，得到对照组修正数据以及实验组修正数据，修正后数据的方差得到了缩减，提高了实验分析的灵敏度，基于对照组修正数据基于实验组修正数据，对AB实验的局部平均处理效果进行估计，确定AB实验的显著性，有效的估计出实际受到实验影响的用户的实验效果，有效改善低响应场景下实验效果被稀释的问题。
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公开(公告)号：CN111324533A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010097681.3
申请日：2020-02-17
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本说明书实施例公开了一种A/B测试方法、装置及电子设备，其包含的技术方案实质是，通过采集A/B测试中的业务版本在运行过程中的业务数据；利用采集的业务数据评估业务版本是否达到基于第一评估策略设定的第一指标条件；若所述业务版本未达到所述第一指标条件，则判断所述A/B测试是否到达第二评估策略所设定的预设测试结束日，所述第一评估策略不同于第二评估策略；若判断到达所述预设测试结束日，则利用采集的所述业务数据评估所述业务版本是否达到基于所述第二评估策略所设定的第二指标条件，得到所述业务版本的评估结果。
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公开(公告)号：CN111324533B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202010097681.3
申请日：2020-02-17
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本说明书实施例公开了一种A/B测试方法、装置及电子设备，其包含的技术方案实质是，通过采集A/B测试中的业务版本在运行过程中的业务数据；利用采集的业务数据评估业务版本是否达到基于第一评估策略设定的第一指标条件；若所述业务版本未达到所述第一指标条件，则判断所述A/B测试是否到达第二评估策略所设定的预设测试结束日，所述第一评估策略不同于第二评估策略；若判断到达所述预设测试结束日，则利用采集的所述业务数据评估所述业务版本是否达到基于所述第二评估策略所设定的第二指标条件，得到所述业务版本的评估结果。
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公开(公告)号：CN111309614B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202010097674.3
申请日：2020-02-17
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本说明书实施例公开了一种A/B测试方法、装置及电子设备，其技术方案实质是，确定在A/B测试中的测试版本所分配的测试用户组，从所述测试用户组采集所述测试版本在运行时产生的测试指标数据，将这些测试指标数据与测试指标数据所属用户关联的历史指标数据进行比较，根据比较结果确定所述测试版本的评估指标，以利用所述评估指标评估所述测试版本是否达到预设指标条件。
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公开(公告)号：CN111784173B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010659019.2
申请日：2020-07-09
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本说明书实施例公开一种AB实验数据处理方法、装置、服务器及介质，在所述方法中，将目标业务场景下的低响应用户数据划分为实验组数据以及对照组数据，并基于低响应用户在AB实验开始前的历史用户数据，对实验组数据以及对照组数据进行修正，得到对照组修正数据以及实验组修正数据，修正后数据的方差得到了缩减，提高了实验分析的灵敏度，基于对照组修正数据基于实验组修正数据，对AB实验的局部平均处理效果进行估计，确定AB实验的显著性，有效的估计出实际受到实验影响的用户的实验效果，有效改善低响应场景下实验效果被稀释的问题。
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