兴趣度度量指标 推荐系统常用测评方法和指标

兴趣度度量指标 推荐系统常用测评方法和指标

总结：

测量方法：

线下实验

在线实验

评价指标：

1.用户满意度

在线评价方式

2.预测准确率

2.1分数预测

2.

3.覆盖率()

4.

5.新性

内容：

测量方法：

线下实验

（1）通过日志系统获取用户行为数据，按照一定格式生成标准数据集；

(2）将数据集按照一定的规则划分为训练集和测试集；

(3）在训练集上训练用户兴趣模型，在测试集上做预测；

(4）通过预定义的离线指标评估算法在测试集上预测结果。

离线实验常用的预测指标：准确率、召回率等

在线实验

完成线下实验和必要的用户调查后兴趣度度量指标，即可将推荐系统上线进行AB测试

还有几点需要注意：

（1）AB测试的好处很明显兴趣度度量指标，不同算法的性能指标在实际上线时可以公平的获得；

（2）AB 测试和用户调查一样，也需要考虑随机分布。尽量列出所有与最终指标相关的因素。总之，流量的细分是关键进行AB测试；

（3）AB 测试的一个重要缺点是实验周期长，可以得到可靠的结果。因此，AB 测试不应该测试所有算法，而应该只测试那些在离线实验中表现良好的算法和用户调查。算法；

(4）如果有用户标签库，对在线实验有很大帮助。

4.总结

一个新的推荐算法终于上线了，需要完成上面提到的三个实验：

（1）首先，线下实验需要证明在很多线下指标上优于现有算法；

(2） 那么，需要通过用户调查确定其用户满意度不低于现有算法；

(3）最后通过网上等AB测试，确定在我们关心的指标上比现有算法更好。

评价指标

1.用户满意度

在线评价方式：主要通过用户行为统计（点击次数、停留时间、转化率）或用户反馈（满意、不满意）

2.预测准确率

2.1分数预测

定义：预测用户对商品评分的行为

指标：

均方根误差 (RMSE)：

平均绝对误差 (MAE)：

Rui 为用户 u 对 item i 的实际得分，hat(Rui) 为用户 u 对 item i 的预测得分，由推荐系统预测； |T|是记录总数

2.

定义：TopN推荐就是给用户一个最喜欢的前N个商品的推荐列表。 TopN推荐的预测率一般用准确率()/召回率()来衡量

指标：

准确率：

召回率：

R(u)是训练集中基于用户行为的推荐列表，T(u)是测试集中基于用户行为的推荐列表

预测率：

率 = /

平均准确率：

参考链接()

3.覆盖率()

定义：衡量推荐系统挖掘长尾产品的能力

指标：

指标 1：

其中U是用户集兴趣度度量指标，I是项目集，R(u)是推荐给用户u的N个项目的集合

统计分布指标：

信息熵：

, 其中 p(i) 是物品 i 的流行度，而不是所有物品的流行度

基尼系数（不同于CART中的基尼系数）：

其中 p(Ij) 是物品流行度字典中第 j 个物品的流行度，按降序排列

4.()

定义：推荐系统中item之间的差异

指标：

用户u推荐列表的多样性R(u)：

，其中 s(i,j) 是项目 i,j 的相似度

推荐系统的整体多样性：

，即所有用户推荐列表多样性的平均值

5.新性

定义：推荐用户之前没有接触过的项目的指标

指标：平均受欢迎程度（新奇程度越高，越低）

选择不同的维度来评估推荐系统

我的代码：

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