研究资料分级索引
这里保存现行研究集中的外部论文、平台调研和背景材料；已明确清理的旧资料不属于 现行研究集。研究资料不等于当前实现，也不是 modules/amc_mta 的运行输入。
项目内部的现行业务树见 Campaign Group 顶层数据关系与最细效果粒度： Campaign Group → Campaign → Ad Group → Keyword/SKU，ad_product 仅是 Campaign 字段。
与 AMC MTA 的相关性
| 等级 | 目录 | 用途 |
|---|---|---|
| 核心方法 | MTA 阅读入口 | Markov、Shapley、稳定性和 MTA 方法依据 |
| 核心平台 | Amazon 阅读入口 | AMC、Amazon Ads、广告产品和数据边界 |
| 后续验证 | A/B 测试阅读入口 | 未来验证归因/预算结论，不参与当前模型计算 |
| 背景 | 本体论研究 | 知识组织研究，与当前归因运行无直接依赖 |
| 背景 | 行业方案 | 早期跨行业营销 AI 方案和项目背景 |
核心 MTA 资料
- MTA 阅读顺序
- Data-driven Multi-touch Attribution Models：强调归因估计稳定性，研究模型与当前实现不同。
- Mapping the customer journey：图与高阶 Markov 归因研究。
- Shapley Value Methods for Attribution Modeling：Shapley 归因背景。
- 学习笔记：个人学习记录，不作为代码事实源。
Amazon 平台资料
- AMC 背景与数据流直接支撑 clean room 边界。
amazon/research/amazon调研.docx对 SP、SB、SD、DSP、CPC/CPM 和 AMC 边界有直接参考价值。amazon/research/Amazon_Attribution_Report_FULL.docx主要讨论站外 Amazon Attribution 与 ROAS，不可替代 AMC 路径。- OpenAPI JSON、Marketing Stream 字段和格式示例用于上游数据研究，不是当前运行输入。
- 2026-07-06 技术调研是历史快照，当前行为以模块契约为准。
- Amazon 研究原件索引列出该层全部六份原件及用途。
后续验证与背景
- 两篇 A/B 测试论文用于未来因果验证和实验设计，不能验证当前样例归因是否正确。
- ontology 和 industry 文件保留为团队背景资料；它们不应出现在当前运行链路或核心阅读顺序中。
边界
- MTA 归因样例放在
modules/amc_mta/data/simulated/； 独立业务层级样例放在modules/mta_strategy_recommender/data/simulated/。 - 当前输入输出契约只看
modules/amc_mta/docs/。 - 研究原件不由流水线读取，不从 Amazon Attribution 聚合报告反推 AMC 用户路径。
- 新增研究资料时，应在本索引标注“核心、后续验证或背景”。