и исследование
Важно!
Начиная с 20 сентября 2023 г. вы не сможете создавать новые ресурсы Персонализатора. Служба Персонализатора отменяется 1 октября 2026 года.
Анализ в Персонализаторе постоянно улучшает результаты даже после изменения поведения пользователя.
После получения вызова ранжирования Персонализатор возвращает ответ RewardActionID, который либо:
- С помощью известной релевантности сопоставляет наиболее вероятное поведение пользователя на основе текущей модели машинного обучения.
- использует функцию анализа, которая не сопоставляет действие с наибольшей вероятностью в ранге.
Сейчас Персонализатор выполняет анализ с помощью жадного алгоритма Epsilon.
Выбор параметра анализа
Вы настраиваете процент трафика, который будет использоваться для исследования на странице Настройки портала Azure для Персонализатора. Этот параметр определяет процент анализируемых вызовов ранжирования.
Персонализатор определяет, следует ли изучать или использовать наиболее вероятное действие модели для каждого вызова ранжирования. Это отличается от поведения некоторых платформ A/B-тестирования, блокирующих воздействие на определенные идентификаторы пользователей.
Рекомендации по выбору параметра анализа
Параметр анализа позволяет определить долю исследуемых взаимодействий пользователей, что улучшает саму модель.
Значение 0 нивелирует многие преимущества Персонализатора. В этом случае Персонализатор не использует данные о взаимодействиях пользователя, чтобы улучшить модель. Это приводит к застою, смещению и в конечном счете снижению производительности модели.
Слишком высокое значение параметра нивелирует преимущества обучения на основе поведения пользователя. Значение 100% подразумевает постоянный случайный выбор, а любое поведение пользователей не может повлиять на результат.
Очень важно не изменять поведение приложения на основе действия Персонализатора (анализ или использование лучшего изученного действия). Это может привести к смещению обучения, что в конечном счете снижает потенциальную производительность.