原文:推荐系统的评价指标 (推荐系统实践读书笔记)

什么是好的推荐系统: 一个完整的推荐系统包括三部分用户,网站,内容提供方。 好的推荐系统设计,能够让推荐系统本身收集到高质量的用户反馈,不断完善推荐的质量,增加 用户和网站的交互,提高网站的收入。因此在评测一个推荐算法时,需要同时考虑三方的利益, 一个好的推荐系统是能够令三方共赢的系统。 推荐系统的指标: 推荐系统最为重要的指标是准确率,即预测的准确率。例如预测某个用户是否会购买某个商品。 但是准 ...

2018-01-02 13:52 0 3093 推荐指数:

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推荐系统 基于用户和基于物品的协同过滤 (推荐系统实践读书笔记

基于邻域的算法是推荐系统中最基本的算法,该算法不仅在学术界得到了深入研究,而且在 业界得到了广泛应用。基于邻域的算法分为两大类,一类是基于用户的协同过滤算法,另一类是 基于物品的协同过滤算法。 基于用户的协同过滤算法: 该算法主要分为两个步骤 ...

Fri Jan 05 23:59:00 CST 2018 0 1353
推荐系统读书笔记(一)好的推荐系统

1.1 什么是推荐系统   80/20原则:80%的销售额来自于20%的热门品牌   不热门的商品数量极其庞大,这些长尾商品的总销售额将是一个不可小觑的数字,也许会超过热门商品带来的销售额。   主流商品代表了绝大多数用户的需求,而长尾商品代表了一小部分用户的个性化需求。   推荐系统 ...

Mon Jan 25 03:52:00 CST 2016 0 1902
推荐系统中的评价指标

按照推荐任务的不同,最常用的推荐质量度量方法可以划分为三类: (1)对预测的评分进行评估,适用于评分预测任务。 (2)对预测的item集合进行评估,适用于Top-N推荐任务。 (3)按排名列表对推荐效果加权进行评估,既可以适用于评分预测任务也可以用于Top-N推荐任务。。 对用户 \(u ...

Wed Aug 26 19:43:00 CST 2020 0 2009
推荐系统读书笔记(五)利用上下文信息

  上下文包括用户访问推荐系统的时间、地点、心情等。 5.1 时间上下文信息 5.1.1 时间效应简介   时间信息对用户兴趣的影响表现在以下几个方面:   1.用户兴趣是变化:关注最近行为   2.物品也是有生命周期的:   3.季节效应 5.1.2 时间效应举例 5.1.3 ...

Sat Jan 30 01:33:00 CST 2016 0 1940
推荐系统排序(Ranking)评价指标

一、准确率(Precision)和召回率(Recall) (令R(u)是根据用户在训练集上的行为给用户作出的推荐列表,而T(u)是用户在测试集上的行为列表。) 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),然后可以通过准确率/召回率评测推荐 ...

Sat Jul 14 23:19:00 CST 2018 2 15058
推荐系统读书笔记(二)利用用户行为数据

2.1 用户行为数据简介   显性反馈行为:用户明确表示对物品喜好的行为。评分、喜欢、不喜欢。   隐性反馈行为:不能明确反应用户喜好的行为。比如页面浏览。 ...

Wed Jan 27 02:53:00 CST 2016 0 5022
推荐系统读书笔记(三)推荐系统冷启动问题

3.1 冷启动问题简介   主要分三类:   1.用户冷启动:如何给新用户做个性化推荐。   2.物品冷启动:如何将新的物品推荐给可能对它感兴趣的用户这一问题。   3.系统冷启动:如何在一个新开发的网站上设计个性化推荐系统。   解决方案:   1.提供非个性化的推荐:热门排行榜 ...

Fri Jan 29 23:10:00 CST 2016 0 4481
 
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