显式反馈和隐式反馈
显式反馈和隐式反馈很久以前已经接触了,但是从来没有做过总结,最近自己用到了,所以重新梳理一下,虽然是简单概念,也应该认真对待啊。
首先,显式反馈和隐式反馈万不可写错别字。
显式反馈是指:用户明确喜欢和不喜欢的物品。
隐式反馈是指:用户对于浏览过的物品没有明确表示喜欢或厌恶。这种类型数据只能认为全部是正反馈也即喜欢的物品。
显性反馈数据可以看出用户对某一物品的偏好值,例如评分机制,8分和10分的区别,而隐性反馈数据没办法衡量偏好值,只能认为用户浏览同一内容越多,越有可能喜好这个内容,也即置信度越大。
显式反馈数据模型评价方法:
隐式反馈:
隐性反馈数据有诸多弊端,例如不明确,具有噪点数据,但是由于他广泛存在,我们有时甚至只能利用它,所以还是要详细研究一下。
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https://blog.csdn.net/weixin_40631132/article/details/96474182
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