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 ...
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2020-02-20 09:58:58
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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 ...
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编程语言 时间:
2019-10-13 12:36:47
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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。...
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2015-01-17 18:02:07
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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。...
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其他好文 时间:
2014-12-19 17:30:08
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462