यह शोधपत्र खोज और अनुशंसा प्रणालियों के लिए रैंकिंग एल्गोरिदम के विकास में मूल्यांकन के महत्व पर प्रकाश डालता है, विशेष रूप से ऑनलाइन परिवेशों में A/B परीक्षण की दक्षता में सुधार पर ध्यान केंद्रित करता है। यह A/B परीक्षण की सीमाओं पर प्रकाश डालता है, जो रूपांतरण-आधारित मीट्रिक्स के लिए पर्याप्त सांख्यिकीय शक्ति प्राप्त करने में समय ले सकता है, विशेष रूप से होटल आरक्षण जैसी उच्च-मूल्य वाली खरीदारी के लिए। इस समस्या का समाधान करने के लिए, हमने एक अंतर्संबंधित, अर्ध-प्रयोगात्मक मूल्यांकन पद्धति विकसित की है जो A/B परीक्षण के लिए सबसे आशाजनक उम्मीदवारों की पहचान करने के लिए तेज़ी से ऑनलाइन मूल्यांकन करती है। हमारा दृष्टिकोण पारंपरिक A/B परीक्षण (विधि और मीट्रिक्स के आधार पर) की तुलना में प्रयोगात्मक संवेदनशीलता को 100 गुना तक बेहतर बनाता है और प्रयोगात्मक प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करता है। वास्तविक दुनिया के संचालन से प्राप्त व्यावहारिक अंतर्दृष्टि समान रुचियों वाले संगठनों के लिए लाभदायक हो सकती है।
