Approche paramétrique de bandits pour le test A/B
Résumé
Cet article propose une méthode pour optimiser l'ap-proche de bandits en utilisant un arbre décisionnel dans le contexte du test A/B. Il rappelle les problématiques que le test A/B rencontre et propose d'anticiper le comporte-ment d'un profil de visiteurs, afin d'orienter la stratégie (proposer la meilleure variation au visiteur) du test selon ce comportement. Mots clés Méthodes de bandits, personnalisation, clustering tempo-rel, test A/B, allocation dynamique. Abstract This paper proposes a new architectural model for A/B testing evaluation in multiple contexts. It exposes the global problematic of A/B testing when we want to manage several types of e-commerces. The goal of this paper is to provide a methode for optimize bandits approach using a decision tree.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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