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官方账号arXiv cs.AI@Brandon Gower-Winter, Georg Krempl
推荐理由：这篇paper教你如何用A/B测试的思路检测预测本身会不会改变结果，有理论有实验，做因果推断或者推荐系统的值得一看。
Open Bandits
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7月30日
10:17
论文提出结果表现性A/B检测（OPAB）方法，通过比较不同预测组（干预）产生的结果分布差异来检测结果表现性。在姑息治疗、信用分配和推荐系统等场景中，预测会因果影响其预测结果，即结果表现性。研究推导了OPAB在多种假设类别下的样本复杂度边界，并通过实验验证。实验显示OPAB在多数情况下可检测结果表现性，但也存在不可区分区域，即干预数量不足时无法检测。在Open Bandits数据集上的案例研究验证了OPAB的有效性。