maryzbf的博客

写在前面：因为自己有过数据挖掘的学习经历，又是资深网购女，所以对推荐系统还是非常热爱的。最近发现了一个blog，看得也是津津有味，就推荐给大家。 本文转自：月光博客  http://www.williamlong.info/archives/4415.html        想起要写这篇文章，一方面是昨天终于把项亮写的《推荐系统实践》给看完了，另一方面是自己负责的推荐系统项目已经处于一

2015.11.13      个性化推荐十大挑战        数据稀疏性问题，冷启动问题，大数据处理与增量计算问题，多样性与精确性的两难困境，推荐系统的脆弱性问题，用户行为模式的挖掘和利用，推荐系统效果评估，用户界面与用户体验，多维数据的交叉利用，社会推荐。

最近在看像亮的《推荐系统实践》，看到推荐系统评测指标这里，就突然想从自己常用的产品（主要是手机淘宝）里找一些实际的例子来加深自己的理解。当然，我不是阿里的员工，没有接触过这些推荐系统，说的不一定准确。        作者提到的评测指标有：用户满意度、预测准确度、覆盖率、多样性、新颖度、惊喜度、信任度、实时性、健壮性、商业目标。 （1）用户满意度        用户满意度是让用户去评判推荐系统