For AI agents: a documentation index is available at /docs/llms.txt. Append .md to any page URL for markdown, or send Accept: text/markdown.

Amplitude 실험에서 무작위화가 작동하는 방식

Amplitude 실험은 변형의 결정적 무작위화를 사용합니다. 무작위화는 UI에서 선택한 버킷 키와 플래그의 버킷 소금을 사용합니다. 대부분의 경우 Amplitude 실험은 Amplitude ID를 버킷 키로 사용합니다.

이 무작위화 모델은 2차원적입니다. Amplitude 실험은 "bucketingSalt/amplitude_id"의 murmur3 해시를 수행하고 해당 해시를 사용하여 특정 사용자에게 변형을 할당할지 여부와 어떤 변형을 할당할지라는 두 가지 사항을 결정합니다.

이 문서에서 /는 백슬래시 문자를 의미합니다. 이것은 수학적 분할을 의미하지 않습니다.

첫 번째 단계(초기 할당)의 경우, 실험은 mod(murmur3_x86_32("bucketingSalt/id", 100).의 값을 기준으로 사용자를 100개의 버킷으로 나눕니다. 반환된 버킷이 롤아웃 비율보다 작으면 실험은 해당 사용자를 실험에 포함하고 변형을 할당합니다. 실험이 사용자를 실험에 할당하지 않는 경우, 사용자는 대신 폴백 변형을 봅니다.

두 번째 단계(변형 할당)의 경우, 실험은 실험에 할당된 모든 사용자를 가져와 floor(murmur3_x86_32("bucketingSalt/id"), 100).의 값에 따라 각 사용자에게 변형을 할당합니다.

Amplitude는 가중치를 기준으로 0에서 42949672 사이의 대상 구간 값을 변형과 연결합니다. 예를 들어 두 변형이 있는 실험에서 변형 A의 가중치가 1이고 변형 B의 가중치가 1인 경우(각 변형은 실험 트래픽의 50%를 받음), 해시 값이 0과 21474835 사이인 경우 실험은 사용자를 변형 A에 할당합니다. 실험에서는 해당 값이 21474836과 42949672 사이에 있으면 사용자를 변형 B에 할당합니다.

이 내용이 도움이 되었나요?