统计与大数据研究院刘阳老师团队荣获美团科研合作“优秀探索奖”

在美团科研合作部组织的2024–2025年度科研合作课题评优中，中国人民大学统计与大数据研究院刘阳老师带领的研究团队，凭借在履约场景A/B试验方法方面的创新性理论与实践突破，获得合作方高度评价，成功荣获“优秀探索奖”。

在美团履约平台，A/B试验是评估新旧调度算法性能表现的关键手段。相较于传统A/B试验，该场景的复杂性尤为突出，主要体现在三方面：

（1）样本规模受限与统计功效不足：受区域地理划分与在线试验窗口长度限制，实际试验可用样本量有限，导致效应估计方差较大，难以满足检验功效需求；

（2）协变量分布不均导致随机化效果不佳：不同区域业务相关特征存在显著异质性，且整体样本量有限，完全随机化易导致试验组与对照组协变量分布差异明显，影响处理效应估计；

（3）显著的溢出效应（spillover effect）：调度算法具有区域间联动性，邻近区域的处理水平可能影响目标区域的响应变量，使因果推断依赖的稳定单位处理值假设（SUTVA）不再成立。

为应对上述挑战，研究团队创新性提出随机化试验设计与统计分析方案：

（1）一体化区域组拆分与协变量自适应随机化设计：基于马氏距离（Mahalanobis distance）构建多维协变量平衡度量，团队开发了一套结合区域划分、随机化分配与协变量平衡的整体设计流程。通过数据驱动算法确定最优区域数量，采用自适应随机化分配实现组间协变量平衡，显著提升小样本场景下的随机化分配效果；

（2）面向溢出效应的统计分析框架：团队基于业务特点构建具备溢出干扰的分析模型，通过协变量调整进一步提升估计精度，并构造用于处理效应统计推断的统计量。

目前，上述方法已在实际业务中完成A/B试验部署并通过上线验证。结果显示：在新试验设计下，处理效应估计方差下降超过50%，协变量平衡性显著增强，试验周期大幅缩短，结果与基线方案高度一致，充分验证了所提方法的正确性与有效性。该方法已被美团履约平台技术部采纳并进入上线应用阶段，成为美团在复杂业务环境下开展可信A/B试验的重要统计分析工具。

研究团队成员名单

22 级博士生：傅睿辰

23 级博士生：廖智勇

22 级硕士生：牟槿、徐子诚

23 级硕士生： 易昆、邓昊昱、郭鑫

项目负责人简介

刘阳，中国人民大学统计与大数据研究院助理教授，博士生导师。2014年本科毕业于中国人民大学，2022年博士毕业于乔治华盛顿大学，研究兴趣包括复杂场景下自适应试验设计与分析、临床试验、业界A/B试验等等。研究成果发表于AOS、JASA、JOE、JMLR以及AISTAT等国际一流学术刊物与会议。

美团科研合作部推送链接：https://mp.weixin.qq.com/s/UoUYaNAbJGxQu1kt0oNkYg