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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

1.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-1份作為訓練集 2.評測指標 ①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 ...