推荐系统的常见指标 推荐系统的评价指标，要从解决实际问题的角度来思考。 好的推荐系统，不仅要保证自身系统的健壮度，好要满足服务平台、用户等多方面的需求。 用户角度 更方便更快速的发现自己喜欢的产品 精准度 更多的为用户主观感受，评估的是推荐的物品是不是用户喜欢的 惊喜度 推荐的物品让用户有心情跳动的 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-02-20 09:58:58
阅读次数：
85
推荐系统上线的基本条件
AB实验
功能列表
数据指标
覆盖率
AUC及gAUC
指标展示
指标监控
人工评测
附录 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-10-13 12:36:47
阅读次数：
115
基本思想：将数据分为训练集合和测试集合，用训练集合的数据训练模型，用测试集合的数据测试模型。训练集和测试集的划分，可以是按照时间的维度，也可以按照人群的维度。
存在风险：对于某些方法可能有偏向性。
用历史数据进行评价
按照时间维度将数据分为训练集合测试集，N折交叉验证。
还有直接用人工进行评价的。不过代价较大，不能上规模，在实际中用处不大。
完。...
分类：
其他好文 时间：
2015-01-17 18:02:07
阅读次数：
165
如何进行混合推荐，要考虑两个问题：基础的推荐理论框架和系统的混合设计，也就是组合两个以上算法的方法。
为什么推荐系统需要给出解释：卖家想要宣传特定的产品，而买家则比较关心做出正确的购买决策。解释是一项重要的信息，可以帮助两者在交流过程中提高各自的业绩和效率。
在实际的生产中，我们很少采用这些实验室方法，而是用真实、客观的结果数据，进行A/B测试评估推荐的效果。...
分类：
其他好文 时间：
2014-12-19 17:30:08
阅读次数：
462
