推荐ABTest实现策略总结
在推荐系统中，ABTest是一个常用的评估新功能或新策略的方法，它可以帮助我们评估新策略的优劣，并决定是否将其推广到全流量中。下面是推荐ABTest实现策略总结的知识点：
1. 背景介绍
ABTest是评估新功能或新策略的常用方法，它可以帮助我们评估新策略的优劣，并决定是否将其推广到全流量中。
2. 流量切分架构
流量切分是指把全流量进行均匀的打散，提取出其中固定的流量比例，常用的方法是单层流量切分。单层流量切分可以依据流量中的cookie（用户的唯一标识）打散，也可以依据随机化方法进行打散。
3. UUID hash
UUID hash是一种常用的流量切分方法，它可以将流量切分对象全集看作是一个区间段，然后将一致性hash结果对应到区间段上面，实现流量切分的过程。
4. 流量切分的实现
流量切分的实现可以通过一致性hash算法来保证流量的均匀性和随机性，然后将流量切分对象全集看作是一个区间段，最后将一致性hash结果对应到区间段上面，实现流量切分的过程。
5. 实验设计
在进行ABTest实验时，需要将整个流量区间分为多个子区间，每个子区间对应一个唯一的sid，作为区间的唯一标识，sid可以用来标识不同的推荐算法或推荐策略。
6. 实验对比
在进行实验对比时，可以将两个比例相同的子区间用作于实验策略对比，例如，可以将sid=1的子区间和sid=2的子区间用作于实验策略对比。
7. 固定用户对推荐算法或推荐策略的评价
如果使用固定的用户来评估推荐算法或推荐策略，那么固定的用户只看到固定的一份推荐数据或者推荐策略，收集到的评价只是该用户对这个推荐算法或推荐策略的评价。
8. 随机化方法
如果使用随机化方法来评估推荐算法或推荐策略，那么可以将推荐算法或推荐策略展示给不同用户，收集到的评价是所有用户对这个推荐算法或推荐策略的评价。
9. 优缺点对比
使用固定的用户来评估推荐算法或推荐策略的缺点是，固定的用户只看到固定的一份推荐数据或者推荐策略，收集到的评价只是该用户对这个推荐算法或推荐策略的评价。使用随机化方法可以使一个推荐算法或者推荐策略展示给不同用户，得到的是所有的用户对这个推荐算法或者推荐策略的评价。
推荐ABTest实现策略总结可以帮助我们评估新策略的优劣，并决定是否将其推广到全流量中，选择合适的流量切分方法和实验设计是非常重要的。
