因为网络的节点之间有影响力，比如假如对一个用户做投放会影响到另一个用户，因此如果单纯用随机实验的方式，特别是当用户量小的时候，会存在一些误差。因此facebook在一篇paper里面就介绍了，在这种情况下，可以先将用户做cluster，然后再把cluster作为实验分组的基本单元，确保实验组和对照组之间没有相互干预。采用的统计量为difference-in-means，实际上也还是两组用户的平均表现之差，跟传统实验分组计算方法没有区别，只是分组方式换了一下。核心原因是，我们只要确保实验组和对照组之间没有干预，只要没有干预就能正常计算ATE了。
[1] Network Experimentation at Scale
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