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本文系统评估了信用评分中的拒绝推断方法，并发现了一种结构性失效模式：在自然的再训练周期中，模型的准确率提升但召回率骤降，造成了改进的幻象，而实际拒绝质量却在恶化。本文提出了一种受控探索策略，无需统计假设即可打破反馈循环，并证明即使最低的探索率也足以诊断该问题。
这篇学术论文识别并表征了行为曲线建模中的辛普森悖论，展示了由于生存偏差，聚合如何系统性地扭曲对用户动态的参数估计。作者们在 Goodreads 和 Amazon Electronics 等数据集上验证了这种失真，并提出了分层峰值估计方法来缓解这一问题。