使用状态空间模型估计用户界面更改的处理影响的制作方法

技术特征：
1.一种用于评估用户界面的计算机设备，包括：存储器；以及处理系统，所述处理系统包括与所述存储器通信耦合的至少一个处理器，并且被配置为：在用户界面的更改之前和之后，监视与所述用户界面的用户交互，所述监视包括收集每个用户的结果度量数据作为时间序列；将用户划分为在所述更改之后参与与所述用户界面的元素的特定交互的处理群组和没有参与所述特定交互的对照群组；基于所述结果度量数据，生成针对所述处理群组的结果度量时间序列；基于所述结果度量数据，生成针对所述对照群组的分区结果度量时间序列；基于针对所述处理群组的所述结果度量时间序列和针对所述对照群组的所述分区结果度量时间序列，使用贝叶斯机器学习模型估计所述结果度量的条件分布和反事实行为；基于所述条件分布和所述反事实行为，确定所述用户界面的所述更改在所述结果度量数据上的处理影响；以及基于所述更改的所述处理影响，更新所述用户界面以保留或移除所述用户界面的所述更改。2.根据权利要求1所述的计算机设备，其中所述处理器被配置为跟踪对更改的特征的用户暴露以及与所述更改的特征的用户交互。3.根据权利要求1所述的计算机设备，其中所述结果度量数据包括针对多个用户交互中的每个用户交互的用户标识符、日期和交互量。4.根据权利要求3所述的计算机设备，其中所述结果度量数据包括与所述多个用户交互中的每个用户交互相关联的产品类别。5.根据权利要求1所述的计算机设备，其中所述处理器被配置为基于所述结果度量的百分位间隔将所述对照群组进行分区。6.根据权利要求5所述的计算机设备，其中所述处理器被配置为从所述结果度量数据移除满足过滤标准的用户交互。7.根据权利要求6所述的计算机设备，其中所述过滤标准生成门信号，所述门信号指示是否将与用户交互相关联的所述结果度量数据包括在所述分区结果度量时间序列中。8.根据权利要求1所述的计算机设备，其中所述贝叶斯机器学习模型是潜状态模型，其中所述处理器被配置为基于针对所述处理群组的所述结果度量时间序列和针对所述对照群组的所述分区结果度量时间序列，训练所述潜状态模型。9.根据权利要求8所述的计算机设备，其中所述处理器被配置为：对来自所述用户界面的所述更改之前和之后的所述结果度量数据进行采样；基于采样的所述结果度量数据，估计用于线性回归模型的系数；以及在所述用户界面的所述更改之后将处理影响分量添加到所述模型，以考虑在所述用户界面的所述更改之后，所述用户界面的所述更改对所述结果度量数据的影响。10.根据权利要求9所述的计算机设备，其中所述处理器被配置为根据马尔可夫链蒙特卡罗方法对所述结果度量数据进行采样。11.根据权利要求9所述的计算机设备，其中所述处理器被配置为将季节性分量添加到
所述模型。12.一种由于用户界面增强而对用户行为中的更改进行估计的方法，包括：在用户界面的更改之前和之后，监视与所述用户界面的用户交互，所述监视包括收集每个用户的结果度量数据作为时间序列；将用户划分为在所述更改之后参与与所述用户界面的元素的特定交互的处理群组和没有参与所述特定交互的对照群组；基于所述结果度量数据，生成针对所述处理群组的结果度量时间序列；基于所述结果度量数据，生成针对所述对照群组的分区结果度量时间序列；基于针对所述处理群组的所述结果度量时间序列和针对所述对照群组的所述分区结果度量时间序列，使用贝叶斯机器学习模型估计所述结果度量的条件分布和反事实行为；基于所述条件分布和所述反事实行为，确定所述用户界面的所述更改在所述结果度量数据上的处理影响；以及基于所述更改的所述处理影响，更新所述用户界面以保留或移除所述用户界面的所述更改。13.根据权利要求12所述的方法，其中所述监视包括跟踪对更改的特征的用户暴露以及与所述更改的特征的用户交互。14.根据权利要求12所述的方法，其中所述贝叶斯机器学习模型是潜状态模型，所述方法还包括基于针对所述处理群组的所述结果度量时间序列和针对所述对照群组的所述分区结果度量时间序列，训练所述潜状态模型。15.根据权利要求14所述的方法，其中训练所述模型包括：对来自所述用户界面的所述更改之前和之后的所述结果度量数据进行采样；基于采样的所述结果度量数据，估计用于线性回归模型的系数；以及在所述用户界面的所述更改之后将处理影响分量添加到所述模型，以考虑在所述用户界面的所述更改之后，所述用户界面的所述更改对所述结果度量数据的影响。

技术总结
本文描述的示例一般涉及一种计算机设备，包括存储器和被配置为评估用户界面的更改的至少一个处理器。计算机设备监视在用户界面的更改之前和之后，与用户界面的用户交互。监视包括收集每个用户的结果度量数据。计算机设备基于每个用户是否参与特定交互而将用户划分为处理群组和对照群组。计算机设备生成针对处理群组的结果度量时间序列和针对对照群组的分区结果度量时间序列。计算机设备基于结果度量时间序列，使用贝叶斯机器学习模型估计结果度量的条件分布和反事实行为。计算机设备确定用户界面的更改在结果度量数据上的处理影响。用户界面的更改在结果度量数据上的处理影响。用户界面的更改在结果度量数据上的处理影响。


技术研发人员：曹成 B
受保护的技术使用者：微软技术许可有限责任公司
技术研发日：2020.01.30
技术公布日：2022/3/21