关于召回率和hit rate

最新推荐文章于 2025-01-09 23:07:02 发布
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分类专栏： NLP与推荐算法 文章标签： 推荐召回 召回率 hit rate recall
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SPESEG/article/details/106041931
本文探讨了召回率在推荐系统中的具体含义，指出用户感兴趣的商品不一定是他们已经看过的。召回率受预测的item数量影响，数量越多，召回率越高。在实践中，选择合适的召回个数是个工程细节，而某些计算方法可能与标准的召回率公式不同，导致理解上的差异。同时提到了在GNN中的应用，并提供了相关讨论群组的信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

召回率：之前说过，这个博文中也详细说了，【实际为正例的（positive）有多少预测为正例】

这里还是要说下，在推荐中的具体含义。

从数据库中筛出来几百个用户感兴趣的item，这就是召回的过程，其中一个关键词是：用户感兴趣

什么是用户感兴趣的item，用户看过的？不一定，用户看过的再推一次就不一定感兴趣了，这就是长期兴趣和短期兴趣的问题，

比如我喜欢张国荣，即使很多我已经看过的视频，再推一次我还是会看的，当然这个时间间隔不能太短，我刚看完，你就又推同一个视频肯定不行（这里是不是有一个去重的过程，一般召回阶段不考虑吧）

短期兴趣的话就是及时的，我这时感兴趣可能就是因为我听到或者突然间接触到的，搜索了一下，你不能以后每天就推同一类东西给我吧，随着时间的delay的话，这个应该有权重问题吧。

啥是用户感兴趣的呢？

我看过同一类的东西，你给我推荐同一类的或者相似度很高的，这是我所喜欢的，当然如果用户感兴趣的不止一个类别，好，那么只要是与用户浏览过的相似度很高（0.95+？？）的，都应该算作用户感兴趣的吧？？

如果严格按照本文第一句的定义的话，那么在Youtube2016论文中说的50个item观看记录是不是影响最后的评价指标？？

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