Merge branch 'feature_2023083114_liqian_ad_abtest_config_update' into pre-master

config.py

@@ -963,7 +963,7 @@ class BaseConfig(object):
             'care_model_status_param': 1,
             'care_model_ab_mid_group': ['mean_group'],
             'threshold_mix_func': 'add',
-            'mix_param': {'share_weight': 0.3, 'out_weight': 0.7}
+            'mix_param': {'share_weight': 0.2, 'out_weight': 0.8}
         },  # 所有广告类型本端视频数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案一(加权融合: k1*p(不直接跳出|出广告) + k2*p(分享|出广告))
         '173-q': {
             'share': {'video': {'data': 'videos0'}, 'user': {'data': 'user0', 'rule': 'rule2'}},
@@ -1038,7 +1038,7 @@ class BaseConfig(object):
             'care_model_status_param': 1,
             'care_model_ab_mid_group': ['mean_group'],
             'threshold_mix_func': 'add',
-            'mix_param': {'share_weight': 0.3, 'out_weight': 0.7}
+            'mix_param': {'share_weight': 0.2, 'out_weight': 0.8}
         },  # 所有广告类型本端视频数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案一(加权融合: k1*p(不直接跳出|出广告) + k2*p(分享|出广告))
         '190-j': {
             'share': {'video': {'data': 'videos21'}, 'user': {'data': 'user21', 'rule': 'rule2'}},
@@ -1127,7 +1127,7 @@ class BaseConfig(object):
             'care_model_status_param': 1,
             'care_model_ab_mid_group': ['mean_group'],
             'threshold_mix_func': 'add',
-            'mix_param': {'share_weight': 0.3, 'out_weight': 0.7}
+            'mix_param': {'share_weight': 0.2, 'out_weight': 0.8}
         },  # 所有广告类型本端视频数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案一(加权融合: k1*p(不直接跳出|出广告) + k2*p(分享|出广告))
         '194-l': {
             'share': {'video': {'data': 'videos4'}, 'user': {'data': 'user4', 'rule': 'rule2'}},
@@ -1210,7 +1210,7 @@ class BaseConfig(object):
             'care_model_status_param': 1,
             'care_model_ab_mid_group': ['mean_group'],
             'threshold_mix_func': 'add',
-            'mix_param': {'share_weight': 0.3, 'out_weight': 0.7}
+            'mix_param': {'share_weight': 0.2, 'out_weight': 0.8}
         },  # 所有广告类型本端视频数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案一(加权融合: k1*p(不直接跳出|出广告) + k2*p(分享|出广告))
         '195-k': {
             'share': {'video': {'data': 'videos5'}, 'user': {'data': 'user5', 'rule': 'rule2'}},
@@ -1285,7 +1285,7 @@ class BaseConfig(object):
             'care_model_status_param': 1,
             'care_model_ab_mid_group': ['mean_group'],
             'threshold_mix_func': 'add',
-            'mix_param': {'share_weight': 0.3, 'out_weight': 0.7}
+            'mix_param': {'share_weight': 0.2, 'out_weight': 0.8}
         },  # 所有广告类型本端视频数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案一(加权融合: k1*p(不直接跳出|出广告) + k2*p(分享|出广告))
         '196-j': {
             'share': {'video': {'data': 'videos6'}, 'user': {'data': 'user6', 'rule': 'rule2'}},
@@ -1360,7 +1360,7 @@ class BaseConfig(object):
             'care_model_status_param': 1,
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             'threshold_mix_func': 'add',
-            'mix_param': {'share_weight': 0.3, 'out_weight': 0.7}
+            'mix_param': {'share_weight': 0.2, 'out_weight': 0.8}
         },  # 所有广告类型本端视频数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案一(加权融合: k1*p(不直接跳出|出广告) + k2*p(分享|出广告))
         '197-j': {
             'share': {'video': {'data': 'videos18'}, 'user': {'data': 'user18', 'rule': 'rule2'}},
@@ -1435,7 +1435,7 @@ class BaseConfig(object):
             'care_model_status_param': 1,
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             'threshold_mix_func': 'add',
-            'mix_param': {'share_weight': 0.3, 'out_weight': 0.7}
+            'mix_param': {'share_weight': 0.2, 'out_weight': 0.8}
         },  # 所有广告类型本端视频数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案一(加权融合: k1*p(不直接跳出|出广告) + k2*p(分享|出广告))
         '198-j': {
             'share': {'video': {'data': 'videos19'}, 'user': {'data': 'user19', 'rule': 'rule2'}},
@@ -1498,7 +1498,7 @@ class BaseConfig(object):
             'care_model_status_param': 1,
             'care_model_ab_mid_group': ['mean_group'],
             'threshold_mix_func': 'add',
-            'mix_param': {'share_weight': 0.3, 'out_weight': 0.7}
+            'mix_param': {'share_weight': 0.2, 'out_weight': 0.8}
         },  # 所有广告类型本端视频数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案一(加权融合: k1*p(不直接跳出|出广告) + k2*p(分享|出广告))
         '242-h': {
             'share': {'video': {'data': 'videos22'}, 'user': {'data': 'user22', 'rule': 'rule2'}},
@@ -1561,7 +1561,7 @@ class BaseConfig(object):
             'care_model_status_param': 1,
             'care_model_ab_mid_group': ['mean_group'],
             'threshold_mix_func': 'add',
-            'mix_param': {'share_weight': 0.3, 'out_weight': 0.7}
+            'mix_param': {'share_weight': 0.2, 'out_weight': 0.8}
         },  # 所有广告类型本端视频数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案一(加权融合: k1*p(不直接跳出|出广告) + k2*p(分享|出广告))
         '243-h': {
             'share': {'video': {'data': 'videos3'}, 'user': {'data': 'user3', 'rule': 'rule2'}},
@@ -1606,7 +1606,7 @@ class BaseConfig(object):
             'care_model_status_param': 1,
             'care_model_ab_mid_group': ['mean_group'],
             'threshold_mix_func': 'add',
-            'mix_param': {'share_weight': 0.3, 'out_weight': 0.7}
+            'mix_param': {'share_weight': 0.2, 'out_weight': 0.8}
         },  # vlog端所有广告类型数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案一(加权融合: k1*p(不直接跳出|出广告) + k2*p(分享|出广告))
         '324-e': {
             'share': {'video': {'data': 'videos0'}, 'user': {'data': 'user0', 'rule': 'rule2'}},