論文の概要: Clustering-based Imputation for Dropout Buyers in Large-scale Online Experimentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06125v3
• Date: Fri, 7 Apr 2023 15:21:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 15:11:59.659520
• Title: Clustering-based Imputation for Dropout Buyers in Large-scale Online Experimentation
• Title（参考訳）: 大規模オンライン実験における落札者に対するクラスタリングに基づく計算
• Authors: Sumin Shen, Huiying Mao, Zezhong Zhang, Zili Chen, Keyu Nie, Xinwei Deng
• Abstract要約: オンライン実験では、適切な指標(例えば購入)が仮説を支持し、意思決定プロセスを強化する強力な証拠を提供する。 本研究では,ドロップアウト購入者の概念を導入し,不完全なメトリック値を持つユーザを,訪問者とドロップアウト購入者という2つのグループに分類する。 不完全なメトリクスを分析するために、$k$-nearest 隣人を用いたクラスタリングベースの計算法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.753069295451989
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In online experimentation, appropriate metrics (e.g., purchase) provide strong evidence to support hypotheses and enhance the decision-making process. However, incomplete metrics are frequently occurred in the online experimentation, making the available data to be much fewer than the planned online experiments (e.g., A/B testing). In this work, we introduce the concept of dropout buyers and categorize users with incomplete metric values into two groups: visitors and dropout buyers. For the analysis of incomplete metrics, we propose a clustering-based imputation method using $k$-nearest neighbors. Our proposed imputation method considers both the experiment-specific features and users' activities along their shopping paths, allowing different imputation values for different users. To facilitate efficient imputation of large-scale data sets in online experimentation, the proposed method uses a combination of stratification and clustering. The performance of the proposed method is compared to several conventional methods in both simulation studies and a real online experiment at eBay.
• Abstract（参考訳）: オンライン実験では、適切な指標(例えば購入)が仮説を支持し、意思決定プロセスを強化する強力な証拠を提供する。 しかしながら、オンライン実験では不完全なメトリクスが頻繁に発生し、利用可能なデータは計画されたオンライン実験(例えばA/Bテスト)よりもはるかに少ない。 本研究では,ドロップアウトバイヤーの概念を紹介し,不完全なメトリック値を持つユーザを,訪問者とドロップアウトバイヤーの2つのグループに分類する。 不完全なメトリクスの分析には,$k$-nearest近傍を用いたクラスタリングに基づくインプテーション手法を提案する。 提案手法では,実験特有の特徴と買い物経路に沿ったユーザの活動の両方を考慮し,異なるユーザに対して異なるインプテーション値を付与する。 オンライン実験における大規模データセットの効率的なインプテーションを容易にするために,提案手法では階層化とクラスタリングの組み合わせを用いる。 提案手法の性能は,eBayにおけるシミュレーション研究と実オンライン実験の両方において,従来手法と比較される。

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