推荐系统的性能评估和冷启动问题

最新推荐文章于 2025-01-10 02:18:25 发布

行者无疆_ty

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分类专栏：人工智能文章标签：推荐算法算法机器学习

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本文探讨推荐系统的性能评估，包括MSE、RMSE、MAE、召回率、精确率、F1_Score等指标，以及ABtest、CTR、CR和ROI在评估中的作用。同时，针对数据稀疏性和冷启动问题，提出了加入用户特征、初期推荐热门排行榜、利用物品内容信息进行相似度计算等解决方案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.推荐系统的性能评估

除了MSE、RMSE、MAE等神经网络的常用评估指标外，还有：
召回率(recall)：用户喜欢的项目有多少被我们推荐了。
$R=\frac{TP}{TP+FN}$

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