精通推荐算法5：推荐算法评价体系

推荐算法评估指标比较复杂，可以分为离线和在线两部分。召回、粗排、精排和重排由于定位区别，其评估指标也会有一定区别，下面详细讲解。

1 召回评价体系

召回结果并不是最终推荐结果，其本质是为后续排序层服务的，故核心在于覆盖率，而不需要追求绝对的准确率。因此精排中常用的AUC等指标，不能用来衡量召回效果。常用的召回评价指标有Hit Rate、差异率、Top-K召回率和平均点击位置等。

Hit Rate在召回中使用十分广泛。它可以衡量用户点击的物品，被包含在召回前N条结果中的概率。计算过程如公式所示，其中Dtest表示测试集，I为指示函数（Indicator function）。