在开发推荐系统时评估和比较不同算法的标准方法是什么？我们是否需要有一个预先确定的带注释的排序数据集，然后与不同算法的精度/召回率/F 度量进行比较？这是评估的最佳方式吗？或者有没有其他方法可以比较各种推荐算法的结果？
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推荐系统
2021-10-09 12:44:31
1个回答
评估推荐引擎的标准方法是使用预测值和基本事实的RMSE（均方根误差）。
这几乎是一个 SOP，在完成推荐引擎的开发后，我们将通过将其 RMSE 与其他著名的、常见的推荐算法（如SVD、传统 CF甚至RBM等）进行比较来评估该引擎。
上面提到的一些术语似乎与推荐无关，但您可以在互联网上轻松找到如何在本主题中使用这些技术。
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