推薦系統評價指標

離線評估 offline evaluation  通常包括兩個評估任務：評分預測和top n推薦‘算法   對於評分預測模型：訓練數據集訓練好數據，測試數據集預測用戶對物品的評分。評價指標：MAE和RMSE性能 其中T表示測試集。 測試 對於Top N模型：對排名進行評估。評價指標：準確率，召回率，F1ui 假設推薦列表長度爲n,用戶集合,給用戶u推薦的商品集合,用戶u在測試集裏實際動過過的物品集

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