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  • 推荐系统实践笔记一: 好的推荐系统

    好的推荐系统

     

     

    发展

    目录类网站(好123)-----》搜索引擎(百度,谷歌)------》推荐系统(豆瓣)

    推荐系统和搜索引擎对于用户来说是两个互不的工具。搜索引擎满足了用户有明确目的主动查找需求,而推荐系统能够在用户没有明确目的时候发现他们感兴趣的新内容。

    应用

    1.电子商务

    2.电影和视频网站

    3.音乐电台

    4.社交网络

    5.个性化阅读

    6.LBS

    7.个性化邮件

    8.个性化广告

    评估方法:

    1.离线实验:根据日志系统,将数据分为训练集和测试机,在训练集上训练模型,在测试集验证结果

    2.用户调查

    3.在线测试。如:AB测试(随机将用户分组,测试不同算法性能)

    评估指标:

    1用户满意度(如用户买了推荐的商品等)

    2 预测准确度

    (用预测值与真值计算RMSE,MAE)

    准确率,召回率(TOPN推荐)

    image

    3覆盖率(如果所有的物品出现在推荐列表中,且次数差不多,那么推荐系统挖掘长尾的能力就能好,覆盖率高)

    4多样性

    5新颖性

    6惊喜度

    7信任度

    8实时性

    9健壮性(防作弊)

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Dzhouqi/p/3661487.html
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