原文:推薦系統效果評估

用戶調研 優點:可以獲得很多體現用戶主觀感受的指標,比在線實驗風險低,出現錯誤后很容易彌補。 缺點:招募測試用戶代價較大 很難組織大規模的測試用戶,因此測試結果的統計意義不足。 在線評估 設計一個在線實驗,然后根據用戶的在線反饋結果來衡量推薦系統的表現。在線評估中,比較重要的兩個選擇點是 在線實驗方式和在線評估指標。 ABTest介紹 ABTest就是為了實現同一個目標制定兩個方案,讓一部分用戶使 ...

2019-09-01 17:19 0 1157 推薦指數:

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推薦系統評估指標

推薦系統評估指標 https://www.cnblogs.com/eilearn/p/14164687.html PNR(Positive Negative Rate) 正逆序比 = 正序數 / 逆序數; AUC(Area Under Curve) ROC ...

Thu Oct 21 23:25:00 CST 2021 0 144
推薦系統評估指標總結

准確率指標: 該類型的指標大部分是推薦算法優化的目標,衡量着推薦算法的優劣。 准確率。推薦給用戶的商品中,屬於測試集的比例,數學公式$P(L_{u})=\frac{L_{u}\bigcap B_{u}}{L_{u}}$ 。整個測試集的准確率為 $P_{L}=\frac{1}{n ...

Tue May 01 22:07:00 CST 2018 1 5782
推薦系統(2)—— 常見評估指標(重點)

0、推薦術語 LCN: Longest Continuous no-click Num,連續展現不點擊; 1、PNR(Positive Negative Rate) 正逆序比 = 正序數 / 逆序數; 2、TGI(Target Group Index) TGI:即Target Group ...

Mon Dec 21 03:42:00 CST 2020 0 1368
推薦系統-05-Spark電影推薦評估與部署

一、新建scala項目 二、構造程序 代碼如下 導入引用庫 三、打包部署 程序運行時,需要指定輸入數據路徑,數據包含了ratings.dat和movies.dat,數據都包含在了 ...

Thu May 17 02:57:00 CST 2018 0 1386
聊聊推薦系統,FM模型效果好在哪里?

本文始發於公眾號:Coder梁 大家好,我們今天繼續來聊聊推薦系統。 在上一回當中我們討論了LR模型對於推薦系統的應用,以及它為什么適合推薦系統,並且對它的優點以及缺點進行了分析。最后我們得出了結論,對於LR模型來說它的作用其實更多的是記住了一些特征的組合,所以在一些樣本當中表 ...

Thu Jun 17 22:30:00 CST 2021 1 343
SparkML之推薦引擎(二)---推薦模型評估

本文內容和代碼是接着上篇文章來寫的,推薦先看一下哈~ 我們上一篇文章是寫了電影推薦的實現,但是推薦內容是否合理呢,這就需要我們對模型進行評估 針對推薦模型,這里根據 均方差 和 K值平均准確率 來對模型進行評估,MLlib也對這幾種評估方法都有提供內置的函數 在真實情況下,是要不斷地對推薦模型 ...

Sat Mar 30 02:14:00 CST 2019 0 513
 
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