(4)推荐系统评测方法和指标分析

选择合适的评测方法对推荐系统进行评测,对于提高推荐系统的推荐质量至关重要。评测方法主要有离线实验,用户调查和在线实验三种。离线实验使用服务器日志文件中的用户行为数据进行评测。用户调查需要有真实的用户参与推荐系统的测试,以获得关于推荐系统推荐质量的宝贵信息。可以进行在线实验做AB测试,获得不同算法在线时的性能指标。除推荐系统的评测方法外,还有若干评测指标可以对推荐系统各方面的性能进行评价这些评测指标包括用户满意度,预测准确度,覆盖率,多样性,新颖性,惊喜度,信任度,实时性和健壮性等。

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时间: 2024-10-11 17:44:31

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推荐系统的评测方法及指标

首先声明,以下内容是看了项亮的<推荐系统实践>后 写的,内容基本出自该书,只是我自己再归纳总结一下而已(以免喷子又喷) 推荐系统中,主要有三种评测推荐效果的实验方法: 1)离线实验. 往往是从日志系统中取得用户的行为数据,然后将数据集分成训练数据和测试数据,比如80%的训练数据和20%的测试数据(还可以交叉验证),然后在训练数据集上训练用户的兴趣模型,在测试集上进行测试. 优点:只需要一个数据集即可,不需要实际的推荐系统(实际的也不可能直接拿来测试),离线计算,不需要人为干预,能方便快捷的测试

推荐系统评测方法

什么才是好的推荐系统?以图书推荐系统为例: 首先推荐系统要满足用户的需求,要尽可能地覆盖各种图书,要能收集到高质量的用户反馈,增加用户和图书网站的交互,提高网站的收入.要能够准确预测用户的行为,还要扩展用户的视野,帮助用户发现那些他们可能会感兴趣的但却不那么容易发现的东西.本文主要从用户,网站,内容提供方提出不同的指标. 三种推荐系统实验方法 1.离线实验(offline experiment) 实施步骤: (1)将从日志系统收集来的用户行为数据,生成为一个标准的数据集: (2)按照一定的规则,

推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)

下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall) 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量.其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率:召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率. 一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档.网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了. 正确率.召回

【转】推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)

原文链接 http://bookshadow.com/weblog/2014/06/10/precision-recall-f-measure/ 下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall) 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量.其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率:召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率. 一

推荐系统的评测方法

推荐系统是由一个或者多个算法和策略组成的这样一个系统,其商业价值在于实现产品提供者.产品用户以及推荐平三者的利益共赢.无论从算法的角度还是从商业的角度,效果好不好都是我们所关心的问题,所以实践者们对推荐系统系统提出了各种各样的评测指标来衡量其优劣性和适用性. 在介绍这些评测指标之前,我们先要知道一般会用什么样的方式获得评测指标.在推荐系统中,主要有三种实验方式,用以获得不同的指标,分别是离线实验(offline experiment).用户调查(user study)和在线实验(online e

网站分析的一些东西(研究百度统计的方法和指标)

1.主要指标如下: 网站基础指标 浏览量 浏览占比 访问次数 访客数 新访客数 新访客占比 ip数 流量质量指标 跳出率 平均停留时长 平均访问页数         2.百度统计的一些方法和指标: 订单分析                   类目交易 订单数 订单金额               商品交易 订单数 订单金额 商品均价             趋势分析                   实时访客 浏览量 访客数 ip数 地域 访问次数 入口页面 访问ip 访问时长 访问页数 今

柯南君:教你如何对待大型电商平台的性能优化?之 一 (方法、指标、工具、定位)

柯南君:教你如何对待大型电商平台的性能优化?之 一 (方法.指标.工具.定位) 柯南君的朋友"闲哥"最近遇到了点困扰---"大型网站平台如何对待性能优化,以及如何针对性调优?",柯南君今天,想谈一下性能优化的战略,主要是一些企业架构级别的技术和方法.柯南君将自己的个人经验和各家公司大咖的经验一起汇总给大家,如有瑕疵,请大家及时指正. 柯南君有句自律的口头语"如果你不能成为一个追求性能的疯子,那么性能将会把你变成疯子"        序曲: 如何评

性能评测方法、各评测项标准总结

1.前言 性能测评涵盖众多方面,在测试收集每一项数据的时候,要注意考虑其为什么可以表征某一方面性能的强弱好坏.这是从选取指标的角度来考虑. 然后,每一个指标,具体需要哪些数据才可以计算得到.这是从计算指标的角度来考虑. 我们各种评测方法,其实就是围绕这两点进行的,而且要力争做到数据的准确. 2.技能准备 2.1视频录制方法 由于视频录制法在非常多的评测项中都要用到,所以我们先介绍一下视频录制的准备工作. <1>需要一台高清摄像机. <2>摄制前,确认DV至少在60FPS以上(可以进

LR杂记 - loadrunner结果各种指标分析

题目: 链接:点击打开链接 题意: 有n个朋友,编号为1......n.知道其中一些人相互认识,求最少需要多少桌子. 算法: 并查集算法的模板题. (来源:LCY-teacher课件) >>在某个城市里住着n个人,现在给定关于 n个人的m条信息(即某2个人认识)假设所有认识的人一定属于同一个单位,请计算该城市最多有多少单位? >>如何实现? >>什么是并查集? >>英文:Disjoint Set,即"不相交集合"将编号分别为1-N的N个对