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分类准确度
从高到低依次将”Score”值作为阈值threshold,当测试 样本属于正样本的概率大于或等于这个threshold时, 我们认为它为正样本,否则为负样本。
AUC指标仅用一个数值就表征了推荐算法的整体表现, 而且它涵盖了所有不同推荐列表长度的表现。但是 AUC指标没有考虑具体排序位置的影响,导致在ROC 曲线面积相同的情况下很难比较算法好坏,所以它 的适用范围也受到了一些限制
多种推荐算法
信息过滤,为满足用户需求推荐个性化推荐。协同过滤算法、基于内容的推荐算法、 混合推荐算法。。。
孰优孰劣
如何有效、客观评价推荐系统的效能,从实验室到实际应用的转换。
.4ຫໍສະໝຸດ 研究背景.评价方法
在线评价
设计在线用户实验,根据用户在线实时反馈或事后问卷调查等结果来衡量推荐系统的表现 A/B测试 高额成本
推荐系统评价指标综述
汇报人:李烽
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文献来源: 朱郁筱,吕琳媛. 推荐系统评价指标综述[J]. 电子科技大学学报,2012,02:163-175.
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研究背景
信息过载
多种推荐算法
孰优孰劣
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研究背景
信息过载
Web2.0时代,每个人既是信息接收者,也是信息创造者。信息数量庞大但质量参差 不齐,造成信息过载。
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排序准确度
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基于排序加权的指标
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基于排序加权的指标
目前半衰期效用指标的使用仍然是有很大的局限性: 首先参数的选取尚未有统一的标准。 用户的浏览概率与商品在推荐列表中的位置呈指数递减这一假设并不是在所有系统中 都适用。
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覆盖率
覆盖率指算法向用户推荐的商品能覆盖全部商品的比例。