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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

1.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-1份作为训练集 2.评测指标 ①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 ...