游戏中的因果推断：挑战与解决方案
1. 游戏场景中的挑战
- 缺乏实验数据：用户体验和隐私限制了实验数据的获取。
- 非随机干预：干预不是随机分配，存在人工运营或算法的选择偏差。
- 高活跃用户与低活跃用户的过度干预：导致数据偏差。
2. 关键指标
- ATT（干预组平均处理效应）：用于评估特定干预组的效应。
- ATE（平均处理效应）：评估整体效应，需要通过加权方式使样本分布均衡。
- 替代方案：如逆概率加权（IPTW）、双重机器学习（DML）、双重稳健估计（DRE）、X-Learner。
- DRE：在无法覆盖所有混淆因子时更为稳健。
3. 技术挑战与解决方案
- 分布式低复杂度倾向性分数匹配（Hist-PSM）
- 内存占用更小：减少1/8。
- 计算代价更小：只需遍历一次数据。
- 应用场景：适用于大规模推断场景。
4. 分布式鲁棒双重稳健估计
- 技术挑战：传统双重稳健估计在处理二元结果时易出现较大方差。
- 解决方案：将二元结果问题转化为连续回归问题，使用线性回归模型的预测值逼近分类任务的真实标记。
- 性能对比：
- 相比其他方法，Binary双重稳健估计在平均偏差上表现更优。
- 仿真数据表明，Binary双重稳健估计在不同场景下均有良好表现。
5. 分布式面板双重差分
- 应用场景：评估不同活动的效果。
- 解决方案：通过构造面板二重差分（PanelDID）模型，确保实验组和对照组的人均在线时长符合平行趋势假设。
- 参数估计：构造面板数据并进行参数估计，得出各活动的效果（ATE）。
总结
本次报告主要探讨了游戏场景中的因果推断挑战与解决方案，介绍了分布式低复杂度倾向性分数匹配、分布式鲁棒双重稳健估计以及分布式面板双重差分等技术。这些方法旨在克服数据量大、非随机干预等问题，为游戏运营提供科学依据。
