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人工智能AI面試題-7.2推薦系統(tǒng)有哪些常?用的評價標(biāo)準(zhǔn)

2023-10-16 12:32 作者:機(jī)器愛上學(xué)習(xí)  | 我要投稿

7.2推薦系統(tǒng)有哪些常?用的評價標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評價,以確保推薦結(jié)果的質(zhì)量。下面,讓我們深入探討一些常用的推薦系統(tǒng)評價標(biāo)準(zhǔn),它們幫助我們了解模型表現(xiàn)如何。 1. **精度 (Precision):P(k)** ?? ??- 精度是衡量模型推薦準(zhǔn)確性的重要標(biāo)準(zhǔn)。 ??- 假設(shè)我們向用戶推薦了k個鏈接,用戶點擊了其中的c個鏈接,那么精度就可以表示為c/k。 ??例如,我們推薦了10個鏈接,用戶點擊了其中的第1個和第4個鏈接,以及另外兩個鏈接,那么精度為 (1/1 + 2/4) / 4 ≈ 0.38。 2. **平均精度 (Average Precision):AP@n** ?? ??- 平均精度考慮了推薦的整體質(zhì)量,尤其適用于長尾數(shù)據(jù)。 ??- 在n個被預(yù)測的鏈接中,用戶點擊了m個鏈接,平均精度可以表示為總點擊數(shù)與總推薦數(shù)的比值。 ??例如,我們推薦了10個鏈接,用戶點擊了其中的第2個、第3個和第5個鏈接,以及另外三個鏈接,那么平均精度為 (1/2 + 2/3 + 3/5) / 6 ≈ 0.29。 3. **平均精度均值 (Mean Average Precision):MAP@n** ?? ??- MAP計算多個用戶的平均精度均值,更全面地評估模型性能。 ??- 用于衡量不同用戶的推薦結(jié)果的一致性。 ??例如,我們有三個用戶甲、乙、丙,分別推薦了10個鏈接,那么MAP@10可以表示為這三個用戶的平均精度的均值。 ??假設(shè)甲的平均精度是0.38,乙的平均精度是0.17,丙的平均精度是0.26,那么MAP@10 = (0.38 + 0.17 + 0.26) / 3 ≈ 0.27。 這些評價標(biāo)準(zhǔn)幫助我們量化和比較不同推薦系統(tǒng)的性能。通過深入分析用戶的行為和模型的推薦結(jié)果,我們可以更好地理解和改進(jìn)推薦系統(tǒng)的效果。這就像程序員解決問題一樣,需要細(xì)致入微的評估和優(yōu)化,以提供最佳的用戶體驗。 ???? 希望這些評價標(biāo)準(zhǔn)對你在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的學(xué)習(xí)和應(yīng)用有所幫助!如果你有任何問題或需要更多示例,請隨時提問。 ????

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