评价推荐系统的方法研究（推荐系统技术评估及高效算法pdf）
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1、推荐系统之评估方法和评价指标PR、ROC、AUC
评价指标主要用于评价推荐系统各方面的性能 ，按照应用场景可以分为离线评估和线上测试。
ROC曲线一般都会处于0.5-1之间，所以AUC一般是不会低于0.5的，0.5为随机预测的AUC。AUC越大，反映出正样本的预测结果更加靠前，推荐的样本更能符合用户的喜好。
虽然在数值的倍数上看，FPR 是提高了 100 倍，更大，但是体现在曲线上，由于其数量级太小，并不会给人观感上提升的感觉；相反，PR-AUC 上的数量级比 ROC-AUC 大得多，有着肉眼可见的提升。
评估方法：衡量推荐精准的度量标准为了衡量推荐系统的有效性，我们依赖于以下几种关键的评估指标：命中率（HR： Hits Ratio）： 简洁地揭示用户至少对一项推荐项目产生兴趣的比例。
ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）指标是医学、生物、情报检测等领域常用的评估分类模型性能的指标。其基本思想是采用不同的阈值，绘制出一条曲线来描述分类模型的灵敏度和特异度之间的关系。
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