量化評估推薦系統效果

正文共1956張圖，1張圖，預計閱讀時間8分鐘。 推薦系統最有效的方法就是A/B test進行模型之間的對比，但是由於現實原因的侷限，存在現實實時的困難性，所以，梳理了一些可以補充替代的指標如下，但是離線評估也存在相應的問題： 數據集的稀疏性限制了適用範圍，用戶之間的交集稀疏。 評價結果的客觀性，由於用戶的主觀性，不管離線評測的結果如何，都不能得出用戶是否喜歡某推薦系統的結論，只是一個近似的評估。

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