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Prashant Shekhar
Prashant Shekhar
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新框架助力解决未知干扰下的在线实验设计
一项新的研究论文介绍了一个在干扰机制未知的情况下选择在线实验设计的框架。该方法称为鲁棒设计选择，根据最坏情况规划风险评估了六种不同的设计，并考虑了偏差、方差、成本和估计量不匹配等因素。该论文提供了理论保证，并在公共数据集上展示了其应用，根据 Criteo 广告、Open Bandit 和 KuaiRand 的各自风险推荐了具体设计。
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新框架改进广告交易市场的离线策略选择
一篇新研究论文介绍了一种支持感知的框架，用于在广告交易市场中选择策略。该方法旨在通过解决弱阈值支持和子群损害等问题来提高离线评估的可靠性。该框架提供经过认证的策略并识别未解决的候选策略，超越了简单的点估计排名，提供了更稳健的验证决策。