AB测试系统
AB测试的优点是可以公平获得不同算法实际在线时的性能指标，包括商业上关注的指标。
AB测试的缺点主要是周期比较长，必须进行长期的实验才能得到可靠的结果。
因此一般不会用AB测试测试所有的算法，而只是用它测试那些在离线实验和用户调查中表现很好的算法。
其次，一个大型网站的AB测试系统的设计也是一项复杂的工程。一个大型网站的架构分前端和后端，从前端展示给用户的界面到最后端的算法，中间往往经过了很多层，这些层往往由不同的团队控制，而且都有可能做AB测试。如果为不同的层分别设计AB测试系统，那么不同的AB测试之间往往会互相干扰。
比如，当我们进行一个后台推荐算法的AB测试，同时网页团队在做推荐页面的界面AB测试，最终的结果就是你不知道测试结果是自己算法的改变，还是推荐界面的改变造成的。因此，切分流量是AB测试中的关键，不同的层以及控制这些层的团队需要从一个统一的地方获得自己AB测试的流量，而不同层之间的流量应该是正交的。
图1是一个简单的AB测试系统。用户进入网站后，流量分配系统决定用户是否需要被进行AB测试，如果需要的话，流量分配系统会给用户打上在测试中属于什么分组的标签。然后用户浏览网页，而用户在浏览网页时的行为都会被通过日志系统发回后台的日志数据库。此时，如果用户有测试分组的标签，那么该标签也会被发回后台数据库。在后台，实验人员的工作首先是配置流量分配系统，决定满足什么条件的用户参加什么样的测试。其次，实验人员需要统计日志数据库中的数据，通过评测系统生成不同分组用户的实验报告，并比较和评测实验结果。
图1
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