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极大似然估计，这是学术的名字。其实我理解就是，与真实发生概率非常接近的的估计。 以下是百度百科来的：         极大似然估计方法是求估计的另一种方法,1821年首先由德国数学家C. F. Gauss提出，但是这个方法通常被归功于英国的统计学家R. A. Fisher，他在1922年的论文On the mathematical foundations of theore

推荐系统评测指标 1、用户满意度 2、预测准确度 评分指标 TopN推荐 覆盖率 （准确率、召回率曲线） 覆盖率衡量函数（信息熵，基尼系数） 多样性 新颖性 (用户是否听说过这个结果) 惊喜度（如果推荐结果和用户的历史兴趣不相似，但却让用户觉得满意，那么就可以说推荐结果的惊喜度高） 信任度 实时性 健壮性（尽量使用代价比较高的用户行为） 离线优化指标