推荐系统的评价指标（1）：准确率与召回率

推荐系统的评价指标是用来衡量推荐系统性能的重要工具，它们可以帮助我们了解推荐系统的效果，并指导系统的优化和改进。一些常用的推荐系统评价指标包括准确率、召回率、MAP、NDCG等。本文给出一个基本介绍，以及一些例子来说明：

基础指标

准确率（Precision）

● 准确率是指推荐列表中相关项目的比例，即推荐N项，有M项用户感举，则准确率为$M/N$

召回率（Recall）

● 召回率是指推荐系统能够成功推荐出的用户感兴趣的M项目占所有用户感兴趣的项目总数K的比例，即$M/K$。
一般情况下，对于推荐系统而言，准确率越高，召回率越低；反之亦然。下图展示了一个系统的准确率与召回率的关系。

实际应用中，为了综合评价上述两个重要指标，可以使用F1分数（F1 Score）

F1分数（F1 Score）

● F1分数是准确率和召回率的调和平均数，用于综合考虑准确率和召回率的平衡。

$F1=\frac{2}{Precision+Recall}$