推荐系统的实验方法、评测指标
1.推荐系统的实验方法 1.1 离线实验 offline experiment 即收集用户行为数据集，并分为训练集和测试集，在训练集上训练用户兴趣模型，在测试集上进行预测——通过事先定义的离线指标评测算法在测试集上的预测结果。 offline experiment的缺点是无法获得很多商业上关 ...
原文：推荐系统学习之评测指标
.处理数据集：将用户行为数据集按照均匀分布随机分成M份，挑选一份作为测试集，剩下的M 份作为训练集 .评测指标 准确率和召回率 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的集合为T u ，召回率和准确率可以用来评测推荐算法的精度，计算公式为 覆盖率覆盖率反应了推荐算法发掘长尾的能力，覆盖率越高，说明推荐算法越能将长尾中的物品推荐给用户，覆盖率定义为： 其中I表示所有物品的集 ...
2017-05-15 20:17 0 2632 推荐指数：
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