推荐系统_推荐系统的常用评测指标

Posted 漠小浅

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为了评估推荐算法的好坏需要各方面的评估指标。


        对用户u推荐N个物品(记为R(u)),令用户u在测试集上喜欢的物品集合为T(u)

  • 准确率
    准确率就是最终的推荐列表中有多少是推荐对了的。描述最终的推荐列表中有多少比例是发生过的用户-物品评分记录。


  • 召回率
    召回率就是推荐对了的占全集的多少。描述有多少比例的用户-物品评分记录包含在最终的推荐列表中。

  • 下图直观地描述了准确率和召回率的含义

  • 覆盖率
    覆盖率表示推荐的物品占了物品全集空间的多大比例。

    最简单的覆盖率的定义如下:


  • 新颖度
    新颖度是为了推荐长尾区间的物品。用推荐列表中物品的平均流行度度量推荐结果的新颖度。如果推荐出的物品都很热门,说明推荐的新颖度较低,否则说明推荐结果比较新颖。

以上是关于推荐系统_推荐系统的常用评测指标的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

推荐系统学习之评测指标

初探推荐系统-01

推荐系统简介(1~3)

机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)召回率(Recall)F值(F-Measure)简介

推荐系统评测方法和指标分析

数据中台推荐系统入门:推荐系统的评测指标