У меня есть система, которая назначает пользователей экспериментам на основе номера приоритета эксперимента. Каждый эксперимент имеет вес, который определяет, как часто он будет выбран для показа пользователю. Например, пользователю может быть присвоен эксперимент 1 с приоритетом 100 по эксперименту 2, который имеет приоритет 80. Как только мы выберем эксперимент на основе его веса, мы проверим номер распределения трафика эксперимента, чтобы назначить пользователя этому эксперименту.Средние значения по весу
Таким образом, хотя эксперимент 1 имеет приоритет 100, если его номер распределения трафика составляет 80%, пользователи, которые настроены для этого эксперимента, будут назначены ему только 80% времени. Остальные 20% будут назначены контрольной группе. Однако решение распределить пользователя на эксперимент или контролировать этот эксперимент основано на приоритете экспериментов. Другие эксперименты с низким приоритетом не так часто показываются пользователям.
Как я могу назначить пользователей эксперименту на основе приоритета, так что эксперименты с низким приоритетом также часто назначаются и не голодают.
Какой алгоритм я могу использовать, чтобы убедиться, что все эксперименты назначены независимо от приоритета; хотя эксперименты с высоким приоритетом будут назначаться пользователям чаще.
Что вы описываете, это проблема планирования, называемая «голодание». Google это и прочитать об этом и возможных решениях. – alfasin
Проблема довольно слабо определена; например, нет четкого разделения между выборами между экспериментами и назначением контрольной группы. –
Ваш вопрос мне не очень понятен ... Соответствуют ли весы какие-то вероятности? Другими словами: если эксперимент A имеет вес 100, а эксперимент B имеет вес 80, означает ли это, что на 180 общих пользователей 100 должны быть назначены (в среднем) до A и от 80 до B? – xzoert