推薦系統表現在前N推薦任務

摘要：前N推薦任務，目標是找到一些特定Item其被認爲對用戶最有吸引力。普通的方法基於錯誤矩陣（例如RMSE）不是很自然的適應對於蘋果錢N推薦任務。前N抱歉可以直接由基於進度指標的可選擇方法度量。 一個廣泛的評估顯示算法對於最小RMSE優化不必要作爲就前N推薦任務的期待項。結果顯示在RMSE的提升經常不能轉化到精度提升。事實上，一個樸素的非個性化算法可以比一些普通方法表現好並能匹配複雜算法的精度。

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