原文:【推薦算法工程師技術棧系列】推薦系統--數據效果與評估

目錄 推薦系統上線的基本條件 AB實驗 功能列表 數據指標 覆蓋率 AUC及gAUC 指標展示 指標監控 人工評測 附錄 推薦系統上線的基本條件 一個新的推薦算法最終上線,需要完成上面所說的 個實驗: 首先,需要通過離線實驗證明它在很多離線指標上優於現有的算法 然后,需要通過用戶調查 或內部人工評測 確定它的用戶滿意度不低於現有的算法 最后,通過在線等AB測試確定它在我們關心的指標上優於現有的算 ...

2019-10-13 11:57 0 524 推薦指數:

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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 ...

Mon Sep 02 01:19:00 CST 2019 0 1157
推薦算法開源包多如牛毛,為什么我們還要專門的推薦算法工程師

作為一個推薦系統業余愛好者,在機器學習領域的鄙視鏈中,我感覺一直地位不高,時常被搞NLP CV語音等高科技技術的朋友鄙視。 最近甚至被人問,推薦算法開源包多如牛毛,我們為什么還要專門的推薦算法工程師?(難道想要辭退我!?驚) 不得不說,我想吐槽這個觀點很久了。事實上搞推薦的工作不等於 ...

Fri Jan 09 02:40:00 CST 2015 16 31443
Java工程師核心書單推薦

隨便打開一個招聘網站,看看對高級Java工程師的技能要求。 拋開其它的經驗能力等等,單純從技術,或者說知識上來講,可以發現一些共通的地方。 Java基礎 計算機基礎 數據庫,SQL/NoSQL 常用開源框架 分布式/微服務 中間件,緩存、消息中間件 書籍 ...

Sun Mar 14 18:11:00 CST 2021 1 567
 
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