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。面試 推薦系統最有效的方法就是A/B test進行模型之間的對比，可是因爲現實緣由的侷限，存在現實實時的困難性，因此，梳理了一些能夠補充替代的指標以下，可是離線評估也存在相應的問題：算法 數據集的稀疏性限制了適用範圍，用戶之間的交集稀疏。編程 評價結果的客觀性，因爲用戶的主觀性，無論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

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