algorithm - 关于推荐系统的准确性

Question

大家好，我刚接触这个领域。我对推荐算法中的准确性方法感到困惑。据我所知，用户项目的评级矩阵是稀疏的。我知道我可以使用一些算法来预测缺失值和 RMSE 或 MAE 等模型，但如何计算准确性？

对于某些项目，我不知道它们的真实评分。如果我使用 0，它会增加错误，不是吗？

感谢您的帮助!

Answer 1

与其他机器学习模型相比，实际上很难衡量推荐系统的准确性，因为我们没有明确的方法来判断推荐是否准确。但是有一种方法可以计算准确度。

您将拥有用于训练推荐系统的users * items 矩阵。

如果您假设您有 10 个用户和 20 个项目。
您的矩阵的维度为 10 * 20。

What you can do is divide the matrix into training and testing dataset.

例如，可以从10 * 20矩阵的右下端切出一个4 * 4子矩阵。在剩余矩阵上训练推荐系统，然后针对 4 * 4 切割对其进行测试。您将获得预期的输出和系统的输出。使用它们，您可以轻松计算precision、recall 和F1 score。

您应该从矩阵的不同部分切割出不同维度的子矩阵，然后计算分数以了解您的系统整体表现如何。