推薦系統_推薦系統的常用評測指標
為了評估推薦演算法的好壞需要各方面的評估指標。
對使用者u推薦N個物品(記為R(u)),令使用者u在測試集上喜歡的物品集合為T(u)
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準確率
準確率就是最終的推薦列表中有多少是推薦對了的。描述最終的推薦列表中有多少比例是發生過的使用者-物品評分記錄。 -
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召回率
召回率就是推薦對了的佔全集的多少。描述有多少比例的使用者-物品評分記錄包含在最終的推薦列表中。 -
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下圖直觀地描述了準確率和召回率的含義
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覆蓋率
覆蓋率表示推薦的物品佔了物品全集空間的多大比例。最簡單的覆蓋率的定義如下:
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新穎度
新穎度是為了推薦長尾區間的物品。用推薦列表中物品的平均流行度度量推薦結果的新穎度。如果推薦出的物品都很熱門,說明推薦的新穎度較低,否則說明推薦結果比較新穎。
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推薦系統中的常用評估指標
最近研究推薦系統,是時候整理一下五花八門的評測指標了。 1.recall,pre前文中有介紹。 2.f1-score: 3.AUC,ROC前文有介紹 4.HR: 5.map: 6.NDCG: 7.MPR: 8.ILS: 本文實踐了部分上面提
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