原文:推荐系统效果评估

用户调研 优点:可以获得很多体现用户主观感受的指标,比在线实验风险低,出现错误后很容易弥补。 缺点:招募测试用户代价较大 很难组织大规模的测试用户,因此测试结果的统计意义不足。 在线评估 设计一个在线实验,然后根据用户的在线反馈结果来衡量推荐系统的表现。在线评估中,比较重要的两个选择点是 在线实验方式和在线评估指标。 ABTest介绍 ABTest就是为了实现同一个目标制定两个方案,让一部分用户使 ...

2019-09-01 17:19 0 1157 推荐指数:

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推荐系统评估指标

推荐系统评估指标 https://www.cnblogs.com/eilearn/p/14164687.html PNR(Positive Negative Rate) 正逆序比 = 正序数 / 逆序数; AUC(Area Under Curve) ROC ...

Thu Oct 21 23:25:00 CST 2021 0 144
推荐系统评估指标总结

准确率指标: 该类型的指标大部分是推荐算法优化的目标,衡量着推荐算法的优劣。 准确率。推荐给用户的商品中,属于测试集的比例,数学公式$P(L_{u})=\frac{L_{u}\bigcap B_{u}}{L_{u}}$ 。整个测试集的准确率为 $P_{L}=\frac{1}{n ...

Tue May 01 22:07:00 CST 2018 1 5782
推荐系统(2)—— 常见评估指标(重点)

0、推荐术语 LCN: Longest Continuous no-click Num,连续展现不点击; 1、PNR(Positive Negative Rate) 正逆序比 = 正序数 / 逆序数; 2、TGI(Target Group Index) TGI:即Target Group ...

Mon Dec 21 03:42:00 CST 2020 0 1368
推荐系统-05-Spark电影推荐评估与部署

一、新建scala项目 二、构造程序 代码如下 导入引用库 三、打包部署 程序运行时,需要指定输入数据路径,数据包含了ratings.dat和movies.dat,数据都包含在了 ...

Thu May 17 02:57:00 CST 2018 0 1386
聊聊推荐系统,FM模型效果好在哪里?

本文始发于公众号:Coder梁 大家好,我们今天继续来聊聊推荐系统。 在上一回当中我们讨论了LR模型对于推荐系统的应用,以及它为什么适合推荐系统,并且对它的优点以及缺点进行了分析。最后我们得出了结论,对于LR模型来说它的作用其实更多的是记住了一些特征的组合,所以在一些样本当中表 ...

Thu Jun 17 22:30:00 CST 2021 1 343
SparkML之推荐引擎(二)---推荐模型评估

本文内容和代码是接着上篇文章来写的,推荐先看一下哈~ 我们上一篇文章是写了电影推荐的实现,但是推荐内容是否合理呢,这就需要我们对模型进行评估 针对推荐模型,这里根据 均方差 和 K值平均准确率 来对模型进行评估,MLlib也对这几种评估方法都有提供内置的函数 在真实情况下,是要不断地对推荐模型 ...

Sat Mar 30 02:14:00 CST 2019 0 513
 
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