推薦系統的性能評估

1、線下評估 均方分誤差 ( RMSE, Root Mean Square Error ) RMSE越小，表示誤差越小，推薦系統的性能越好。 平均絕對誤差 （MAE，Mean Absolute Error） recall recall = 0.6 F1 score F的值越大，說明推薦系統的性能越好。 2、線上評估（A/B test） CTR (Click Through Rate) :用戶對商品

>>阅读原文<<