English(EN) BAFF: Bid-Aware Filter Family for Mitigating Training Data Interference in RTB A/B Tests

新的BAFF过滤器可减轻实时竞价 A/B 测试中的训练数据干扰

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-10 04:00

研究人员开发了一种竞价感知过滤器家族（BAFF），以解决实时竞价（RTB）A/B 测试中的训练数据干扰问题。当对照组和处理组模型在共享日志上进行训练时，会发生这种干扰，由于广告选择和竞价价格的差异而导致结果出现偏差。BAFF 通过独立控制对每个干扰通道的容忍度，提供了一种结构化的方法来管理这种偏差，在完全日志拆分和日志共享之间提供了一个范围。提出了一种在线测量协议，用于将数据共享策略与无干扰参考模型进行评估，结果表明，在实时竞价部署中，基于过滤器的变体比传统方法更能保留每次点击费用（CPC）和点击率（CTR）等业务指标。 AI

影响这项研究可以提高实时竞价系统中 AI 模型 A/B 测试的准确性和可靠性。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Jeonglyul Oh, Ikkyu Choi, Inseop Youn, Youngjae Kim · 2026-09-10 04:00

BAFF：用于减轻RTB A/B测试中训练数据干扰的竞价感知过滤器家族

arXiv:2609.08725v1 Announce Type: new Abstract: In online A/B tests for real-time bidding (RTB), control and treatment models are typically trained on a shared serving log that includes data generated by the counterpart model. This shared-log training biases each model's training…

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