其中：ep
是測試資料集合；rs
ua=i
ualu
lu
u 待推薦的列表大小；離線測試，使用者
u在測試集中影片數量+未打分的影片數量 iu
a 是 **影片
a 在使用者推薦列表中的排名ap
@x=∑
i=1x
(pre
dict
ioni
∗(ch
ange
inre
call
)i)
ap@2=(p
redi
ctio
n1∗(
chan
gein
reca
ll1)
+(pr
edic
tion
2∗(c
hang
einr
ecal
l2))
)=0∗
0+0.5∗
0.5=
0.25
map是ap的值，計算後再求平均
* 衡量相關度的排序質量評價指標；cg
p=∑i
=1pr
eli
dcgp
=rel
i+∑i
=1p2
reli
log2
(i)
排名順序加權nd
cgp=
dcgp
idcg
p dc
gp的歸一化
比如在google搜尋到乙個詞，得到5個結果。我們對這些結果進行3個等級的區分：good、fair、bad，對應的分值分別是3、2、1。假設這5個結果的分值分別是3、1、2、3、2。* r
eli 就是第 i 個結果的得分。
使用者喜歡
推薦不推薦
喜歡n(tp)
n(tn)
不喜歡n(fp)
n(fn)pu
=ntp
ntp+
nfp
所有使用者求平均 p=
1m∑u
pu r
u=nt
pntp
+ntn
所有使用者求平均 r=
1m∑u
ru f
=(a2
+1)∗
p∗ra
2(p+
r)
a=1 =>f1
=2∗p
∗rp+
r
推薦系統 評估指標總結
準確率指標 該型別的指標大部分是推薦演算法優化的目標，衡量著推薦演算法的優劣。準確率。推薦給使用者的商品中，屬於測試集的比例，數學公式p lu lu bulup lu lu bulu 整個測試集的準確率為 pl 1n u up lu pl 1n u up lu 召回率。測試集中有多少在使用者的推薦列...
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前面說了那麼多，推薦系統的冷啟動，協同過濾演算法，聚類演算法，關聯規則，混合演算法，那現在問題出來了，我用哪種演算法來寫我自己的公寓出租推薦系統呢？一是憑經驗，二，所有演算法都測試一遍，看哪個效果好！效果好的標準是什麼？就是馬上要說的推薦系統的評估，指標。當然，ab test也有缺點，週期比較長，必...
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