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兴趣度度量指标 推荐系统常用测评方法和指标
2021-06-04 21:05:04恋爱课程人已围观
简介兴趣度度量指标 推荐系统常用测评方法和指标测评方法：测评方法：（4）通过事先定义的离线指标测评算法在测试集上的预测结果。的好处是显而易见的，可以公平获得不同算法实际在线时的性能指标；其中Rui是用户u对物品i的实际评分，hat(Rui)是推荐系统预测的用户u对物品i的预测评分；|T|是总记录数定义：TopN推荐是通过给用户一个前N个喜好物品的推荐列表，TopN推荐的预测率一般通过准确率（）/召回率（）度量选择不同维度，对推荐系统进行测评
兴趣度度量指标 推荐系统常用测评方法和指标
总结：
测量方法：
线下实验
在线实验
评价指标：
1.用户满意度
在线评价方式
2.预测准确率
2.1分数预测
2.
3.覆盖率()
4.
5.新性
内容：
测量方法：
线下实验
（1）通过日志系统获取用户行为数据，按照一定格式生成标准数据集；
(2）将数据集按照一定的规则划分为训练集和测试集；
(3）在训练集上训练用户兴趣模型，在测试集上做预测；
(4）通过预定义的离线指标评估算法在测试集上预测结果。
离线实验常用的预测指标：准确率、召回率等
在线实验
完成线下实验和必要的用户调查后兴趣度度量指标，即可将推荐系统上线进行AB测试
还有几点需要注意：
（1）AB测试的好处很明显兴趣度度量指标，不同算法的性能指标在实际上线时可以公平的获得；
（2）AB 测试和用户调查一样，也需要考虑随机分布。尽量列出所有与最终指标相关的因素。总之，流量的细分是关键进行AB测试；
（3）AB 测试的一个重要缺点是实验周期长，可以得到可靠的结果。因此，AB 测试不应该测试所有算法，而应该只测试那些在离线实验中表现良好的算法和用户调查。算法；
(4）如果有用户标签库，对在线实验有很大帮助。
4.总结
一个新的推荐算法终于上线了，需要完成上面提到的三个实验：
（1）首先，线下实验需要证明在很多线下指标上优于现有算法；
(2） 那么，需要通过用户调查确定其用户满意度不低于现有算法；
(3）最后通过网上等AB测试，确定在我们关心的指标上比现有算法更好。
评价指标
1.用户满意度
在线评价方式：主要通过用户行为统计（点击次数、停留时间、转化率）或用户反馈（满意、不满意）
2.预测准确率
2.1分数预测
定义：预测用户对商品评分的行为
指标：
均方根误差 (RMSE)：
平均绝对误差 (MAE)：
Rui 为用户 u 对 item i 的实际得分，hat(Rui) 为用户 u 对 item i 的预测得分，由推荐系统预测； |T|是记录总数
2.
定义：TopN推荐就是给用户一个最喜欢的前N个商品的推荐列表。 TopN推荐的预测率一般用准确率()/召回率()来衡量
指标：
准确率：
召回率：
R(u)是训练集中基于用户行为的推荐列表，T(u)是测试集中基于用户行为的推荐列表
预测率：
率 = /
平均准确率：
参考链接()
3.覆盖率()
定义：衡量推荐系统挖掘长尾产品的能力
指标：
指标 1：
其中U是用户集兴趣度度量指标，I是项目集，R(u)是推荐给用户u的N个项目的集合
统计分布指标：
信息熵：
, 其中 p(i) 是物品 i 的流行度，而不是所有物品的流行度
基尼系数（不同于CART中的基尼系数）：
其中 p(Ij) 是物品流行度字典中第 j 个物品的流行度，按降序排列
4.()
定义：推荐系统中item之间的差异
指标：
用户u推荐列表的多样性R(u)：
，其中 s(i,j) 是项目 i,j 的相似度
推荐系统的整体多样性：
，即所有用户推荐列表多样性的平均值
5.新性
定义：推荐用户之前没有接触过的项目的指标
指标：平均受欢迎程度（新奇程度越高，越低）
选择不同的维度来评估推荐系统
我的代码：
Tags：兴趣度度量指标
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