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【推荐系统】 评价

2013年01月09日 ⁄ 综合 ⁄ 共 300字 ⁄ 字号 评论关闭
推荐系统的评价方法很重要,准确提供用户的需求,尽量全的cover item,看长尾理论,目前长尾市场极具商业价值,而具体实现其价值的方法,主要依赖推荐系统。
具体方式

1.准确度

推荐系统最常用的方式
针对评分预测系统,最小误差或者均方误差
针对Top-N推荐系统,recall and precision

2.覆盖度
推荐系统很重要任务就是解决长尾问题,能打多大比例的物品推荐给用户。
3.多样性
比如喜欢近代情感小说,只推荐辛夷坞,准确率可能高,但是多样性不够,应该多推荐当代作家代表作。
目前系统过滤以及内容过滤的多样性都不够。
定义相似函数,计算list中两两相似度,所以依赖于相似函数,基于内容的相似函数,是内容多样性

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