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Amazon Payments 用上下文老虎机优化获客漏斗
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AI 综述
2026年10月2日，AWS Machine Learning Blog 报道，Amazon Payments 在 Amazon SageMaker AI 上采用多目标上下文多臂老虎机（LinUCB）优化产品获客漏斗。团队按申请开始、提交、审批三个阶段各训练一个 LinUCB 模型，并线性组合其 UCB 分数，以缓解单阶段优化带来的跷跷板问题。在为期七周的线上 A/B 测试中，一个人群的最终漏斗转化率取得高个位数相对提升，另一个人群则未见改善。团队同时开源了可在合成数据上验证该方法的代码仓库。
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最新进展10月2日 00:51
七周 A/B 测试中一个人群转化率获高个位数相对提升，另一人群未见改善。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- AWS Machine Learning BlogAmazon Payments 如何用 Amazon SageMaker AI 上的上下文多臂老虎机提升获客漏斗转化率
Amazon Payments 在 Amazon SageMaker AI 上用多目标上下文多臂老虎机（LinUCB）优化产品获客漏斗，七周线上 A/B 测试中，一个人群的最终漏斗转化率取得高个位数相对提升，另一个人群则未见改善。团队按申请开始、提交、审批三个阶段各跑一个 LinUCB 模型并线性组合其 UCB 分数，以缓解单阶段优化带来的跷跷板问题，同时开源了可在合成数据上验证该方法的代码仓库。
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