从不均匀性角度浅析AB实验 | 京东云技术团队

于 2023-04-28 14:26:01 发布
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分类专栏： 测试 文章标签： 京东云 AB实验 单元测试 测试
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文章探讨了AB实验在进行用户分流时遇到的人数比例不均匀、人群素质不均匀及实验间影响不均匀等问题。通过哈希算法进行用户分流，但在大流量下才可能接近均匀。为了处理人群素质不均匀，提出了AA实验的方法。同时，文章介绍了正交垂直域的概念，以降低实验间的相互影响，提高实验准确性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

作者：京东零售 路卫强

本篇的目的是从三个不均匀性的角度,对AB实验进行一个认知的普及,最终着重讲述AB实验的一个普遍的问题，即实验准确度问题。

一、AB实验场景

在首页中，我们是用红色基调还是绿色基调，是采用门店小列表外+商品feed（左图），还是采用门店大列表囊括商品feed（右图），哪种更吸引用户浏览下单呢，简单来处理让50%的用户看到左图效果，让50%的用户看到右图效果，最终通过点击量，单量等指标进行比对得出结论，这是典型的AB实验场景

二、AB实验的定义

A/B实验就是针对想迭代的产品功能，提供两种不同的备选解决方案，然后让一部分用户使用方案A，另一部分用户使用方案B，最终通过实验数据对比来确定最优方案。

从定义里我们就可以看出来,最直观的一个概念,就是用户的分流,此时就涉及到分流人数是否均匀的问题,即人数比例的均匀性。

三、AB中的三个不均匀

1、人数比例的不均匀

目前AB实验的分流核心算法是通过的哈希算法，假设我们按用户名做为分流因子，使用murmurhash算法，以100桶制为例，确定一个人的位置的算法就是

//将用户名通过hash算法计算出一个整数
int hashNum = MurmurHash3.murmurhash3_x86_32(useN
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