Approche paramétrique de bandits pour le test A/B - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2017

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.
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Dates et versions

hal-01561525 , version 1 (12-07-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01561525 , version 1

Citer

Emmanuelle Claeys, Pierre Gançarski, Myriam Maumy-Bertrand, Hubert Wassner. Approche paramétrique de bandits pour le test A/B. Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l’Intelligence Artificielle, Jul 2017, Caen, France. ⟨hal-01561525⟩
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