論文の概要: Improved prediction of future user activity in online A/B testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03231v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 17:44:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 14:31:17.548342
• Title: Improved prediction of future user activity in online A/B testing
• Title（参考訳）: オンラインA/Bテストにおける将来のユーザ活動予測の改善
• Authors: Lorenzo Masoero, Mario Beraha, Thomas Richardson, Stefano Favaro
• Abstract要約: オンラインランダム化実験やA/Bテストでは、参加者参加率の正確な予測が最も重要である。 我々は、個人が介入に晒される率を予測するために、新しく、単純でスケーラブルなベイズ非パラメトリックアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.824661943331119
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In online randomized experiments or A/B tests, accurate predictions of participant inclusion rates are of paramount importance. These predictions not only guide experimenters in optimizing the experiment's duration but also enhance the precision of treatment effect estimates. In this paper we present a novel, straightforward, and scalable Bayesian nonparametric approach for predicting the rate at which individuals will be exposed to interventions within the realm of online A/B testing. Our approach stands out by offering dual prediction capabilities: it forecasts both the quantity of new customers expected in future time windows and, unlike available alternative methods, the number of times they will be observed. We derive closed-form expressions for the posterior distributions of the quantities needed to form predictions about future user activity, thereby bypassing the need for numerical algorithms such as Markov chain Monte Carlo. After a comprehensive exposition of our model, we test its performance on experiments on real and simulated data, where we show its superior performance with respect to existing alternatives in the literature.
• Abstract（参考訳）: オンラインランダム化実験やa/bテストでは、参加者の包含率の正確な予測が重要となる。 これらの予測は実験者の実験継続時間を最適化するだけでなく、治療効果推定の精度を高める。 本稿では,オンラインA/Bテストの領域内で個人が介入に晒される頻度を予測するための,新しい,単純でスケーラブルなベイズ非パラメトリック手法を提案する。 私たちのアプローチは、2つの予測機能を提供することで際立ちます。将来のタイムウィンドウで期待される新規顧客の数と、利用可能な代替メソッドとは異なり、それらが観測される回数の両方を予測します。 我々は,将来のユーザ活動の予測に要する量の後部分布に対するクローズドフォーム式を導出し,マルコフ連鎖モンテカルロなどの数値アルゴリズムの必要性を回避した。 提案手法を総合的に検討した後,実データおよびシミュレーションデータを用いて実験を行い,文献における既存の代替案に対して優れた性能を示す。

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