原文:推薦系統的評價指標 (推薦系統實踐讀書筆記)

什么是好的推薦系統: 一個完整的推薦系統包括三部分用戶,網站,內容提供方。 好的推薦系統設計,能夠讓推薦系統本身收集到高質量的用戶反饋,不斷完善推薦的質量,增加 用戶和網站的交互,提高網站的收入。因此在評測一個推薦算法時,需要同時考慮三方的利益, 一個好的推薦系統是能夠令三方共贏的系統。 推薦系統的指標: 推薦系統最為重要的指標是准確率,即預測的准確率。例如預測某個用戶是否會購買某個商品。 但是准 ...

2018-01-02 13:52 0 3093 推薦指數:

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推薦系統 基於用戶和基於物品的協同過濾 (推薦系統實踐讀書筆記

基於鄰域的算法是推薦系統中最基本的算法,該算法不僅在學術界得到了深入研究,而且在 業界得到了廣泛應用。基於鄰域的算法分為兩大類,一類是基於用戶的協同過濾算法,另一類是 基於物品的協同過濾算法。 基於用戶的協同過濾算法: 該算法主要分為兩個步驟 ...

Fri Jan 05 23:59:00 CST 2018 0 1353
推薦系統讀書筆記(一)好的推薦系統

1.1 什么是推薦系統   80/20原則:80%的銷售額來自於20%的熱門品牌   不熱門的商品數量極其龐大,這些長尾商品的總銷售額將是一個不可小覷的數字,也許會超過熱門商品帶來的銷售額。   主流商品代表了絕大多數用戶的需求,而長尾商品代表了一小部分用戶的個性化需求。   推薦系統 ...

Mon Jan 25 03:52:00 CST 2016 0 1902
推薦系統中的評價指標

按照推薦任務的不同,最常用的推薦質量度量方法可以划分為三類: (1)對預測的評分進行評估,適用於評分預測任務。 (2)對預測的item集合進行評估,適用於Top-N推薦任務。 (3)按排名列表對推薦效果加權進行評估,既可以適用於評分預測任務也可以用於Top-N推薦任務。。 對用戶 \(u ...

Wed Aug 26 19:43:00 CST 2020 0 2009
推薦系統讀書筆記(五)利用上下文信息

  上下文包括用戶訪問推薦系統的時間、地點、心情等。 5.1 時間上下文信息 5.1.1 時間效應簡介   時間信息對用戶興趣的影響表現在以下幾個方面:   1.用戶興趣是變化:關注最近行為   2.物品也是有生命周期的:   3.季節效應 5.1.2 時間效應舉例 5.1.3 ...

Sat Jan 30 01:33:00 CST 2016 0 1940
推薦系統排序(Ranking)評價指標

一、准確率(Precision)和召回率(Recall) (令R(u)是根據用戶在訓練集上的行為給用戶作出的推薦列表,而T(u)是用戶在測試集上的行為列表。) 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集合為T(u),然后可以通過准確率/召回率評測推薦 ...

Sat Jul 14 23:19:00 CST 2018 2 15058
推薦系統讀書筆記(二)利用用戶行為數據

2.1 用戶行為數據簡介   顯性反饋行為:用戶明確表示對物品喜好的行為。評分、喜歡、不喜歡。   隱性反饋行為:不能明確反應用戶喜好的行為。比如頁面瀏覽。 ...

Wed Jan 27 02:53:00 CST 2016 0 5022
推薦系統讀書筆記(三)推薦系統冷啟動問題

3.1 冷啟動問題簡介   主要分三類:   1.用戶冷啟動:如何給新用戶做個性化推薦。   2.物品冷啟動:如何將新的物品推薦給可能對它感興趣的用戶這一問題。   3.系統冷啟動:如何在一個新開發的網站上設計個性化推薦系統。   解決方案:   1.提供非個性化的推薦:熱門排行榜 ...

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