推荐算法

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推荐系统实践

第一章：好的推荐系统

推荐系统实验方法：

离线实验

用户调查

在线实验：AB测试，将用户分成不同的组，然后不同组里面用不同算法，最后根据后台日志数据库，分析得出哪些算法比较好

推荐系统的测评指标

1、 用户满意度（用户调查，在线实验）

2、 预测准确度（离线）

打分系统：

TOPN 推荐：

准确率和召回率

有的时候，为了全面评测TopN推荐的准确率和召回率，一般会选取不同的推荐列表长度N，

计算出一组准确率/召回率，然后画出准确率/召回率曲线（precision/recall curve）。

3、 覆盖率

消除马太效应

4、 多样性

5、

第2章 利用用户行为数据

推荐算法

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原文地址：http://www.cnblogs.com/wuxiangli/p/5985519.html