顯式反饋和隱式反饋

顯式反饋和隱式反饋

　　顯式反饋和隱式反饋很久以前已經接觸了，但是從來沒有做過總結，最近自己用到了，所以重新梳理一下，雖然是簡單概念，也應該認真對待啊。

　　首先，顯式反饋和隱式反饋萬不可寫錯別字。

　　顯式反饋是指：用戶明確喜歡和不喜歡的物品。

　　隱式反饋是指：用戶對於瀏覽過的物品沒有明確表示喜歡或厭惡。這種類型數據只能認為全部是正反饋也即喜歡的物品。

　　 顯性反饋數據可以看出用戶對某一物品的偏好值，例如評分機制，8分和10分的區別，而隱性反饋數據沒辦法衡量偏好值，只能認為用戶瀏覽同一內容越多，越有可能喜好這個內容，也即置信度越大。

顯式反饋數據模型評價方法：

 隱式反饋：

　　隱性反饋數據有諸多弊端，例如不明確，具有噪點數據，但是由於他廣泛存在，我們有時甚至只能利用它，所以還是要詳細研究一下。

 

 

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