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作为量化决策的核心科学工具，A/B实验在落地实践中常面临用户行为动态演化、效应衰减周期差异、长短期指标冲突等复合型挑战。特别是在推荐系统这类动态交互场景中，A/B实验呈现出区别于常规实验范式的特殊复杂性。其核心成因可归结于三个方面：首先，推荐算法与用户行为形成的双向反馈机制，导致实验组与对照组用户会产生跨群组交叉影响；其次，内容生态的滚雪球效应使得策略干预会引发推荐池的连锁反应；再者，用户与推荐系统的多轮博弈特性造成短期行为指标与长期价值指标的背离。

这种复杂性给实验实施带来三重困境：其一，实验周期界定困难，既要规避早期的新策略适应期，又需防止长期观测引发的生态污染；其二，数据解读存在多重干扰，用户的正负向反馈会通过推荐漏斗持续放大；其三，策略效果存在时空异质性，不同用户分群、不同内容池、不同时间段的效应呈现显著差异。针对这些难题，可行的破局路径包括构建基于用户行为轨迹的分层实验设计框架，建立包含延迟效应补偿机制的长效评估体系，以及开发融合因果森林模型的异质性处理效应分析方法，从而实现动态环境下的可靠因果推断。