本篇文章给大家谈谈推荐系统排序评价指标，以及推荐系统 排序对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享推荐系统排序评价指标的知识，其中也会对推荐系统 排序进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

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如何评价一个推荐系统的性能好坏

我们把推荐当作是一个排名任务，这表示我们主要感兴趣的是一个相对较少的项，我们认为这些项最相关并把它呈现给用户。这就是众所周知的Top-k推荐。把它和评级预测做比较，如Netflix的竞赛。

系统的好坏可以从目标明确、结构合理、接口清除、能观能控等方面进行评价。目标明确 每个系统均为一个目标而运动的。结构合理 一个系统由若干子系统组成，子系统又可划分为更细的子系统。

这两个人可以看成两个推荐系统，尽管他们推荐的结果相同，但你却产生了不同的反应，因为你对他们的信任度是不同的。提高推荐系统的信任度主要有两种办法。一是增加推荐系统的透明度，而增加透明度的主要办法就是提供推荐解释。

响应时间，用户在浏览新闻时希望得到快速的相应，系统需要在短暂的时间内计算出推荐列表并返回给用户浏览器，让用户及时地看到推荐给其的列表记录。

推荐算法简介

1、首先回顾一下UserCF算法和ItemCF算法的推荐原理：UserCF给用户推荐那些和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品， 而ItemCF给用户推荐那些和他之前喜欢的物品具有类似行为的物品。

2、最后， 好的推荐系统设计，能够让推荐系统本身收集到高质量的用户反馈，不断完善推荐的质量，增加 用户和网站的交互，提高网站的收入。因此在评测一个推荐算法时，需要同时考虑三方的利益， 一个好的推荐系统是能够令三方共赢的系统。

3、基于用户（User-CF）： 基于用户的协同过滤推荐的基本原理是，根据所有用户对物品的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，并推荐近邻所偏好的物品。

4、推荐算法很重要的一个原理是为用户推荐与用户喜欢的物品相似的用户又不知道的物品。

5、许多产品的推荐算法都依赖于三类数据：标的物相关的描述信息（如推荐鞋子，则包括鞋子的版型、适用对象、材质等信息、用户画像数据（指的是用户相关数据，如性别、年龄、收入等）、用户行为数据（例如用户在淘宝上的浏览、收藏、购买等）。

6、这个推荐和内容推荐算法区别是内容推荐算法是根据内容的属性来关联， 而基于物品的协同过滤则是根据用户的行为对内容进行关联 基于用户社交关系推荐 用户与谁交朋友或者关系好，在一定程度上朋友的需求和自身的需求是相似的。

分类评估指标

1、用来衡量二分类模型的指标有如下：准确率（Accuracy）正确预测的样本数占总样本数的比例。精确率（Precision）正确预测为正例的样本数占预测为正例的样本数的比例。

2、一个好的分类模型，就是要偏离baseline model足够远。在Lift图中，表现就是，在depth为1之前，lift值一直保持较高的（大于1的）数值，也即曲线足够的陡峭。

3、评估指标根据任务类型可以分为：分类指标、回归指标、聚类指标和排序指标等，本文主要关注分类指标。 分类的评价指标一般是分类准确率（accuracy）：对于给定的数据集，分类正确的样本数与总的样本数之比。

4、经济效益类指标：包括投资回报率、利润率、财务费用比率等，主要是评价项目或产品所带来的经济利益和效益的指标。社会效益类指标：包括就业岗位创造、税收贡献、环境保护等，主要评价项目或产品对社会和环境的影响和贡献。

5、分类指标一般是指分类准确率，对于给定的数据集，分类正确的样本数与总的样本数之比。用于反应模型的好坏，必须设计合适的评估指标来测量该模型的好坏。分类指标的作用有：综合反映复杂现象总体数量上的变动情况。

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