本篇文章给大家谈谈推荐系统离线评价，以及推荐系统的评价对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享推荐系统离线评价的知识，其中也会对推荐系统的评价进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

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推荐系统研究中常用的评价指标

1、推荐系统研究中常用的评价指标主要包括以下几类：评分预测指标 平均绝对误差：衡量预测评分与实际评分之间的平均绝对差异。 均方根误差：MAE的平方根，对预测误差进行放大，对较大误差更敏感。 归一化平均绝对误差：考虑评分范围进行归一化的误差指标。

2、在推荐系统领域，我们经常需要评估算法的有效性。其中，几个常用的指标是NDCG、Recall、AUC和GAUC。让我们逐一深入理解这些评价指标。首先是Recall指标。在推荐阶段，Recall衡量的是模型将真正感兴趣的项目正确推荐给用户的能力。

3、对于预测评分的准确性，常用指标包括平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和覆盖率。其中，MAE衡量预测误差，RMSE为MAE的平方根，NMAE考虑评分范围。覆盖率则表示推荐系统能推荐的物品比例，体现模型长尾效应挖掘能力。

4、本文介绍三个推荐系统中常用的评价指标：Hit Ratio（命中率）、Mean Reciprocal Rank（平均倒数排名）、Normalized Discounted Cumulative Gain（归一化折损累计增益）。这些指标用于评估推荐系统在预测用户兴趣方面的性能。命中率（HR）关注模型推荐的准确性，即用户真正需要的项目是否包含在推荐列表中。

【多模态】推荐系统多模态综述MMRec

VECF、ADDVAE等模型利用自编码器、变分自编码器等方法学习多模态表示，解决数据稀疏问题，增强推荐效果。GNN方法通过聚合邻居信息实现多模态融合，PMGT、MKGAT等模型利用注意力机制学习多模态表示，捕捉用户偏好。传统MMRec忽略了交互的重要性，MMGCN等模型直接利用GNN处理用户-物品交互，捕捉用户偏好。

微视频和新闻推荐：UVCAN、MMRec、IMRec等模型关注微视频和新闻的多模态信息，融合视觉、文本、标题等，提升推荐质量。自编码器和变分自编码器：VECF、ADDVAE等模型利用这些方法学习多模态表示，解决数据稀疏问题。

文章详细概述了多模态推荐的三个关键步骤，并从特征交互、特征增强和模型优化三个方面解析了现有研究的技术角度。

声音模态则通过数字信号处理提取特征，如MFCC和PLP，神经网络在此基础上学习高阶抽象，如ANN-HMM模型中的多级非线性映射，助力声音识别。在多模态系统中，如声学、语言和解码器的协同，神经网络与HMM的结合，强化了声学特征向量与HMM状态的关联。

大模型如何和推荐系统结合,提升推荐效率呢?

大模型与推荐系统的结合，可以显著提升推荐效率，这种结合主要体现在以下几个方面：语义理解与精准匹配 大模型，特别是大型语言模型（LLMs），通过预训练学习到了丰富的语义表示，能够更好地理解用户需求和内容特征。

通过增强物品属性和用户画像，提高了推荐系统的个性化和准确性。实验结果表明，LLMRec在对比传统的推荐系统方法、有侧信息的推荐系统、有数据增强的推荐系统以及自监督推荐系统时，表现出显著的性能优势。

**隐式反馈的增强**：LLMRec直接增强潜在交互，利用大语言模型作为知识感知采样器来增加pair-wise的BPR训练数据。这种方式利用数据集中的文本信息和大语言模型的优势，从自然语言的角度构建用户偏好模型，而不仅仅是依赖于ID级别的交互。

张敏教授还分享了团队与其他学者的工作成果，包括构建基于大模型的推荐系统、探索新的应用场景，以及通过改进用户交互方式，让推荐系统更加贴近用户需求。这些工作不仅提升了推荐系统的性能，也改变了用户与系统的交互模式，激发了用户参与度的提升。

在对话式推荐系统中，用户能与系统进行互动，依据对话交流，系统逐步优化推荐内容。谷歌基于大语言模型 LaMDA 实现的对话式推荐系统 RecLLM，显著提升个性化推荐体验。

推荐算法中常见的评估指标有哪些?

推荐算法评估指标主要包括离线和在线两部分。下面详细讲解一些常见的评估指标。在召回评价体系中，Hit Rate是广泛使用的指标，衡量用户点击的物品被包含在召回前N条结果中的概率。差异率用来衡量新增召回通路与原有通路的差异，主要评估新增物品是否能提升整体覆盖率。

时间复杂度：衡量算法运行效率的关键指标，通过分析关键操作在不同情况下的执行次数来评估算法的效率。 空间复杂度：评估算法运行所需的存储空间，包括变量、栈空间和动态分配的内存等。 正确性：确保算法能够按照预期解决问题并产生准确结果的关键属性。

在推荐系统领域，我们经常需要评估算法的有效性。其中，几个常用的指标是NDCG、Recall、AUC和GAUC。让我们逐一深入理解这些评价指标。首先是Recall指标。在推荐阶段，Recall衡量的是模型将真正感兴趣的项目正确推荐给用户的能力。

推荐系统的相关评测指标和AB测试

1、首先，CTR（Click Through Rate）点击率是衡量推荐系统效果的重要指标，其计算公式为点击量除以曝光量。例如，如果曝光了100个内容，用户点击了11个，那么CTR为11%。点击率高意味着系统推荐的内容受到用户的欢迎。

2、流行度等因素，确保推荐列表的整体质量。模型训练与评估：模型训练：分为离线和在线两部分，离线追求全局最优，在线快速响应数据变化。性能评估：通过离线指标和在线AB Testing进行，确保模型在实际环境中的表现。优化与评估机制：通过数据、模型和实验三者的紧密合作，不断优化推荐系统的整体架构和性能。

3、在机器学习、数据挖掘和推荐系统领域，评估模型性能时，准确率（Precision）、召回率（Recall）以及 F 值（F-Measure）是常用的评测指标。本文旨在简要介绍这些指标，特别针对二元分类器，同时讨论其应用与局限性。准确率（Accuracy）是一个直观的指标，计算公式为被正确分类的样本数除以所有样本数。

4、在模型训练之前，我们首先解决的是 评测指标 和 优化目标 的问题。 评测指标（metrics） 线上效果的评测指标需要与长远目标相匹配 ，比如使用用户的投入程度和活跃度等。在我们的实验中，业界流行的CTR并不是一个好的评测指标，它会更偏向于较短的视频，标题党和低俗内容。

5、通过离线系统模拟冷用户到有信息用户的转化过程，实现算法验证与训练。线上流转系统采用状态惰性更新策略，实时捕捉用户行为，优化推荐流程。效果评估与收益：经过A/B测试，强化学习算法在点击UV占比、投递UV占比等方面表现显著。特别是首次投递转化率提升约8%，证明了强化学习在推荐冷启动优化中的有效性。

6、伯乐二期针对数据处理等多个方面进行了优化，显著提升了整体运行效率，使得推荐系统的开发和测试更加迅速。模型多样化：在原有53个模型的基础上，新增了12个模型，为用户提供更多选择，满足多样化的推荐需求。

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