1）准确度：
打分系统：RMSE、MAE
2）Top N推荐：
R(u)为根据训练建立的模型在测试集上的推荐，T(u)为测试集上用户的选择
3）覆盖率：
覆盖率表示对物品长尾的发掘能力，即时被推荐出来的商品尽可能的多，而不是那最热门或者预测评分高的那一些商品。
|I|表示训练集中所有的商品种类数目，分子表示被推荐出来的商品种类数目
4）多样性：
表示推荐列表中两两之间的不相似性，s(i, j)表示物品i和j之间的相似度。R(u)为推荐出来的商品。
可以这样理解：用户需要购买一间上衣，如果仅推荐上衣明显不是合适的，我们可以推荐一些裤子，帽子，鞋子之类的商品可能会有更好的效果。
5）其他
新颖度：给用户惊喜
惊喜度：推荐和用户历史兴趣不相似，但用户却是满意的
信任度：真是可靠的信息
实时性：实时更新程度