推薦系統實戰筆記 簡介

推薦系統 介紹 搜索的流量分佈服從馬太效應，而推薦的內容服從長尾長尾效應。 推薦系統目標是高效連接用戶和物品，發現長尾商品；留住用戶和內容生產者，實現商業目標。 推薦系統評估 常用指標 對於用戶的反饋行爲可以分爲兩個方面：顯示反饋和隱式反饋 準確性 使用RMSE MSE 召回率等 工業界中 針對不同的應用於推薦內容有不同的評價方法。 覆蓋率（指標） 覆蓋率 信息熵（照顧了長尾） 基尼係數、 分層流

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