本論文は、推奨システムの評価プロセスを効率化するためのフレームワークを提案している。
まず、成功の定義を必要条件と十分条件に分解することで、非成功のアイデアを早期に特定できるようにする。
次に、オフラインとオンラインの評価手法について概説する。オフラインでは、検証(verification)を行い、実装が意図した通りに機能しているかを確認する。オンラインでは、妥当性(validation)の評価を行い、ユーザーの行動変化を観察する。
さらに、A/Bテストやインターリーブ、マルチアームバンディット、ベイズ最適化など、オンラインでの評価手法について詳しく説明する。
これらの手法を組み合わせることで、非成功のアイデアを早期に特定し、反復速度を最適化できる。
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