推薦系統的實驗方法、評測指標
1.推薦系統的實驗方法 1.1 離線實驗 offline experiment 即收集用戶行為數據集，並分為訓練集和測試集，在訓練集上訓練用戶興趣模型，在測試集上進行預測——通過事先定義的離線指標評測算法在測試集上的預測結果。 offline experiment的缺點是無法獲得很多商業上關 ...
原文：推薦系統學習之評測指標
.處理數據集：將用戶行為數據集按照均勻分布隨機分成M份，挑選一份作為測試集，剩下的M 份作為訓練集 .評測指標 准確率和召回率 對用戶u推薦N個物品 記為R u ,令用戶u在測試集上喜歡的物品的集合為T u ，召回率和准確率可以用來評測推薦算法的精度，計算公式為 覆蓋率覆蓋率反應了推薦算法發掘長尾的能力，覆蓋率越高，說明推薦算法越能將長尾中的物品推薦給用戶，覆蓋率定義為： 其中I表示所有物品的集 ...
2017-05-15 20:17 0 2632 推薦指數：
相關推薦
推薦系統的評測方法
推薦系統是由一個或者多個算法和策略組成的這樣一個系統，其商業價值在於實現產品提供者、產品用戶以及推薦平三者的利益共贏。無論從算法的角度還是從商業的角度，效果好不好都是我們所關心的問題，所以實踐者們對推薦系統系統提出了各種各樣的評測指標來衡量其優劣性和適用性 ...
推薦系統學習 -- 利用用戶行為數據
一、用戶行為數據 一個用戶行為表示為6部分，即產生行為的用戶和行為的對象、行為的種類、產生行為的上下文、行為的內容和權重。用戶行為的統一表示如下： user id 產生行為的用戶的唯一 ...
推薦系統學習-協同過濾-代碼
最近一段時間，看完了項亮大佬的《推薦系統實踐》，然后開始看和實踐王喆老師的新書《深度學習推薦系統》，整篇博客對自己的代碼整理和知識點的回顧。在初次接觸后，我對推薦系統的初印象是並不僅僅是算法的學習，還有架構和其他數據處理的知識需要掌握。 推薦系統前沿 之 協同過濾 初次接觸推薦系統，看到 ...
推薦系統學習-特征工程(LR,FM)-代碼
在一口氣看完項亮老師的《推薦系統實踐》后,又花費幾天看完了王喆老師的《深度學習推薦系統》，雖然學過一門深度學習的課，但是直接看推薦系統的深度學習還是有點不懂的（手動狗頭×）。在上一篇的協同過濾后，這一篇來記錄協同過濾后推薦系統的發展，也就是特征工程。 （圖片有點大，可右鍵點擊查看） 推薦系統 ...
推薦系統指標評測——覆蓋率與基尼系數的算法與應用
評測指標是衡量推薦系統優劣的數據支持，目前應用廣泛的有：點擊率、轉化率、精准率、召回率、F1值、覆蓋率、多樣性等等。不同的指標衡量的標准和目的是不一樣的...今天就來介紹一下覆蓋率和多樣性是如何計算和應用的。 更多推薦系統資源，請參考——《推薦系統那點事兒》 覆蓋率 如何評價推薦系統的優劣 ...
推薦系統評測指標—准確率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)
下面簡單列舉幾種常用的推薦系統評測指標： 1、准確率與召回率（Precision & Recall） 准確率和召回率是廣泛用於信息檢索和統計學分類領域的兩個度量值，用來評價結果的質量。其中精度是檢索出相關文檔數與檢索出的文檔總數的比率，衡量的是檢索系統的查准率；召回率是指檢索 ...
推薦系統評測指標—准確率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)
下面簡單列舉幾種常用的推薦系統評測指標： 1、准確率與召回率（Precision & Recall） 准確率和召回率是廣泛用於信息檢索和統計學分類領域的兩個度量值，用來評價結果的質量。其中精度是檢索出相關文檔數與檢索出的文檔總數的比率，衡量的是檢索系統的查准率；召回率是指檢索 ...