전자상거래 마켓플레이스에서 관측 데이터를 활용하여 마켓플레이스의 기대 가치를 추정함으로써 검색 및 추천 시스템의 순위 정책을 학습하는 방법을 제시합니다.
이 연구는 여러 평가 지표를 기반으로 최적의 실험 처리 방법을 식별하기 위해 베이지안 순위 모델을 제시하며, 특히 제한된 표본 크기와 상충되는 목표를 가진 실험에 적합합니다.
