推荐系统的有效性对于平台的用户参与度和满意度至关重要。 随着这些推荐系统越来越多地影响用户选择，它们的评估不仅仅是技术性能，而是成为业务成功的核心。 本文通过引入一套全面的指标来解决推荐系统评估的多方面性，每个指标都针对系统性能的不同方面进行定制。 我们讨论了一个相似性指标，该指标量化了内容和协作过滤机制的准确性，以及一个候选生成指标，该指标衡量系统识别广泛且相关项目范围的能力。 在此基础上，我们深入研究了评估偏好准确性的指标、评估建议呈现顺序的排名指标，以及使系统性能与经济目标保持一致的业务指标。 我们的方法强调这些指标的上下文应用及其相互依赖性。 本文确定了当前评估实践的优势和局限性，并强调了在不同指标下优化推荐系统时出现的微妙权衡。 本文最后给出了一个用于选择和解释这些指标的框架，这些指标不仅可以提高系统性能，还可以推进业务目标。 这项工作旨在帮助研究人员和从业者批判性地评估推荐系统，并促进制定更细致、有效和经济可行的个性化策略。 我们的 ** 可以在 github 上找到 - https：
q： 这个**测试**有什么问题？
a：此**测试**推荐系统评估中的问题。 推荐系统在最佳平台上的有效性对于用户参与度和满意度至关重要，随着这些推荐系统越来越多地影响用户选择，它们的评估不仅仅是技术性能问题，而是业务成功的核心。 本文通过引入一套全面的指标来解决推荐系统评估的多方面性，每个指标都针对系统性能的不同方面进行定制。 作者讨论了相似性度量，它量化了基于内容的协作过滤机制的精度，以及候选生成度量，它衡量系统识别广泛和相关项目范围的能力。 接下来，作者深入研究了评估偏好准确性的指标，排名指标评估了建议的呈现顺序，以及业务指标使系统性能与经济目标保持一致。 这将着眼于这些指标的上下文应用和相互依赖关系。 作者指出了当前评估实践的优势和局限性，并强调了在不同指标下优化推荐系统时出现的微妙权衡。 本文最后给出了一个框架，用于选择和解释这些指标，不仅可以提高系统性能，还可以推进业务目标。 这项工作旨在帮助研究人员和从业者批判性地评估推荐系统，并促进制定更细致、有效和经济可行的个性化策略。
q： 有哪些相关研究？
a：根据提供的文本，与此相关的一些研究**包括： *推荐系统中相似性度量的研究，例如余弦相似度、欧几里得距离、杰卡德指数、汉明距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、调整余弦相似度和皮尔逊相关系数。 *候选生成指标，例如推荐系统中的新颖性、多样性、惊喜性和目录覆盖率。 推荐对指标进行研究，例如均方根误差 （RMSE）、平均绝对误差 （MAE）、均方误差 （MSE）、平均绝对百分比误差 （MAPE）、r 平方和解释方差。 *推荐系统中基于排名的度量研究，例如平均倒数排名 （MRR）、平均倒数命中排名 （arhr@k）、归一化折扣累积收益 （ndcg@k）、精确@k、召回@k、f1@k、平均Recall@k和平均精确@k。 * 研究推荐系统中的业务指标，如点击率（CTR）、转化率、销售额以及用户参与度和留存率。 这些研究为本文提出的推荐系统评估框架奠定了基础。
q： *如何解决这个问题？
a：这**通过引入一套全面的指标来解决推荐系统评估的问题，每个指标都针对系统性能的不同方面进行定制。 作者讨论了以下类型的措施：1相似度指标：这些指标量化了内容的精确度和基于内容的协作过滤机制。 2.候选人生成指标：这些指标可确保建议的范围是平衡的，并避免选择太窄或太宽。 3.测量：这些测量评估系统准确**用户评级或偏好的能力。 4.基于排名的度量值：这些度量值评估建议顺序至关重要时项的显示顺序。 5.业务指标：这些指标使系统性能与经济目标（例如销售转化率或客户参与度）保持一致。 作者强调了这些措施的背景应用和相互依存关系。 他们确定了当前评估实践的优势和局限性，并强调了在不同指标下优化推荐系统时出现的微妙权衡。 最后，它提出了一个框架来选择和解释这些指标，不仅可以提高系统性能，还可以推进业务目标。
q： *做了哪些实验？
a：根据提供的文本，在三个不同的 MovieLens 数据集（MovieLens 100K、MovieLens 1M 和 MovieLens 10M）上对 ** 进行了实验，以评估其推荐系统的性能。 该研究旨在评估各种指标，以深入了解其推荐算法的质量和有效性。 这些实验的结果总结如下： *表 5：亚马逊电子数据集上的相似性测量实验 * 表 6：亚马逊电影和电视数据集上的相似度测量实验 * 表 7：MovieLens 数据集上的候选生成指标 * 表 8：MovieLens 数据集上的指标 * 表 9：MovieLens 100K 数据集上的排名指标 * 表 10： MovieLens Ranking 在 1M 数据集上进行测量 此 ** 还评估了两种协作过滤算法（ALS 和 SVD）的性能，在每个数据集上使用固定的 K 值（推荐数字）。** 还评估了七种不同推荐算法（ALS、SAR、SVD、NCF、BPR、BIVAE 和 LightGCN）在两个数据集上的性能。
q： 有什么可以进一步探讨的要点吗？
a：根据提供的文本，可以进一步探讨以下几个方面： 1对实验结果进行更深入的分析：此**报告了在不同数据集上使用各种推荐系统测量的实验结果。 但是，可以更深入地分析这些结果，以了解不同度量之间的权衡以及它们与用户满意度和业务目标的关系。 2.评估不同类型的推荐系统：这**侧重于评估协作过滤和基于内容的推荐系统。 但是，也可以评估其他类型的推荐系统，例如基于知识的、混合的和基于模型的推荐系统。 3.情境感知推荐系统的评估：本**不讨论情境感知推荐系统的评估。 评估考虑用户上下文（例如时间、地点和用户当前活动）的推荐系统是一个重要的研究领域。 4.评估技术：这提到了在评估推荐系统时 AB 测试的重要性。 但是，也可以探索学习评估和反馈集成等评估技术。 5.可解释的建议：不讨论可解释的建议。 了解推荐的原因并将其传达给用户对于提高用户满意度和信任度至关重要。 6.评估中的偏见和公平性：本**不讨论推荐系统中的偏见和公平性。 评估推荐系统中的偏见和公平性，以及制定减轻这些偏见的策略，是一个重要的研究领域。
q：总结**的主要内容。
a：本**对推荐系统的评估进行了全面调查。 推荐系统在平台上的有效性对于用户参与度和满意度至关重要。 这**通过引入一套全面的指标来解决推荐系统评估的多方面性，每个指标都针对系统性能的不同方面进行定制。 讨论了以下类型的措施： 1相似度指标：这些指标量化了内容的精确度和基于内容的协作过滤机制。 2.候选人生成指标：这些指标可确保建议的范围是平衡的，并避免选择太窄或太宽。 3.测量：这些测量评估系统准确**用户评级或偏好的能力。 4.基于排名的度量值：这些度量值评估建议顺序至关重要时项的显示顺序。 5.业务指标：这些指标使系统性能与经济目标（例如销售转化率或客户参与度）保持一致。 这强调了这些措施的背景应用和相互依存关系。 作者指出了当前评估实践的优势和局限性，并强调了在不同指标下优化推荐系统时出现的微妙权衡。 最后，它提出了一个框架来选择和解释这些指标，不仅可以提高系统性能，还可以推进业务目标。 此**的实验部分在三个不同的MovieLens数据集上进行了实验，以评估各种相似性度量、候选生成指标、**指标和排名指标的性能。