# Interleaving 快速线上评估

## 元数据

- 书名：深度学习推荐系统
- 作者：王喆
- 章节：第7章 推荐系统评估
- 页码线索：229-234
- 目标岗位：AI PM / 推荐系统产品 / 算法工程师面试
- 优先级：P1
- 标签：interleaving, ranking-evaluation, online-test

## 面试问题

Interleaving 相比传统 A/B 测试有什么优势？

## 30 秒回答

Interleaving 将两个排序结果交织展示给同一用户，通过用户点击偏好更灵敏地比较排序策略，常用于搜索/推荐排序的快速在线评估。

## 展开要点

- 传统 A/B 需要较大流量和较长周期。
- Interleaving 让两个策略面对更相似的用户上下文。
- 适合比较排序结果，不适合所有产品改动。
- 实现要处理展示归因、公平交织和位置偏差。

## 高频追问

- Interleaving 如何实现？
- 它为什么更灵敏？
- 它有哪些局限？

## 项目映射

- 比较两个知识卡排序策略谁更能带来点击/完成。
- 比较两个 RAG 检索排序器的用户选择偏好。

## AI PM 迁移

AI 产品里的排序、检索、候选答案选择可以借鉴 Interleaving 做快速偏好比较。

## 备注

本卡为面试复习用的主题重构和答题框架，不保存原书正文。