面试题:推荐系统有哪些常用的评价标准
七月在线实验室
共 1151字,需浏览 3分钟
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2021-01-13 16:27
文 | 七月在线
编 | 小七
解析:
常用的评价标准:
一类是线上的评测,比如通过点击率、网站流量、A/B test等判断。这类评价标准在这里就不细说了,因为它们并不能参与到线下训练模型和选择模型的过程当中。
第二类是线下评测。评测标准很多,我挑几个常用的。我就拿给用户推荐阅读相关链接来举例好了。
1. 精度Precision:P(k)
P(k) = c/k
我们给某个用户推荐了k个链接,他/她点击了其中的c个链接,那么精度就是c/k。
2. 平均精度Average Precision: ap@n
n是被预测的链接的总数,m是用户点击的链接的总数。
例子1:我们一共推荐了10个链接,用户实际上点击了我们推荐当中的第1个和第4个链接,以及另外两个其他的链接,那么对于这个用户,
ap@10=(1/1+2/4)/4≈0.38
例子2:我们一共推荐了10个链接,用户实际上点击了我们推荐当中的第2个,第3个和第5个链接,以及另外三个其他的链接,那么对于这个用户,
ap@10=(1/2+2/3+3/5)/6≈0.29
例子3:我们一共推荐了10个链接,用户实际上点击了我们推荐当中的第2个,第7个,此外没有点击其他联系,那么对于这个用户,
ap@10=(1/2+2/7)/2≈0.39
例子4:我们一共推荐了5个链接,用户实际上点击了我们推荐当中的第1个,第2个和第4个,以及另外6个其他链接,那么对于这个用户,
ap@5=(1/1+2/2+3/4)/5≈0.55
3. 平均精度均值Mean Average Precision: MAP@n
MAP计算的是N个用户的平均精度的均值。
这个N是用户数量。比如说我们三个用户甲、乙、丙分别推荐了10个链接,
甲点击了我们推荐当中的第1个和第4个链接,以及另外两个其他的链接,那么(ap@10)1=(1/1+2/4)/4≈0.38.
乙点击了我们推荐当中的第3个链接,以及另外一个其他的链接,那么(ap@10)2=(1/3)/2≈0.17.
丙点击了我们推荐当中的第1个链接,第7个链接,以及另外三个其他的链接,那么(ap@10)3=(1/1+2/7)/5≈0.26.
那么这个模型的平均精度均值
MAP@10 = (0.38+0.17+0.26)/3 ≈ 0.27
更多请参考:http://sofasofa.io/forum_main_post.php?postid=1000292
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计算广告与推荐系统有哪些区别?
(背景:之前做解决方案的时候做过一些推荐系统项目,现在转行做商业化产品也就是计算广告,正好题主说的计算广告领域和推荐系统我都接触过)
1.总述
先直接回答题主的问题,计算广告和推荐系统有交集,但是不能说推荐系统是计算广告的一部分。因为推荐系统除了应用在广告领域,还应用在电商自然商品推荐、内容推荐等领域,推荐系统本身是一个非常大的概念。同时计算广告领域除了推荐广告,还有搜索广告,品牌广告等。二者真正的交集就是在推荐广告这个细分领域。
所以我们用下面一张图来进行概括:
2. 推荐系统在广告领域的应用和其他领域的相同和不同点
下面我们重点介绍一下推荐系统在广告领域的应用和其他领域应用中的相同和不同点,我们以电商领域里面的推荐广告
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有哪些好用的ERP系统?
ERP系统怎样才算是好用呢?这个真的比较难定义,在我看来一款能够称为好用的ERP,首先软件自身要满足:功能齐全分类清晰,支持二次定制开发,操作简单不需要复杂的培训,实施简单落地速度快,软件稳定流畅无BUG,最重要的是性价比高不要太贵,实施人员要一对一服务,懂得跟乙方管理层沟通,将得到的问题反馈合理的解决,真正适应企业的业务需求,企业员工使用ERP,确实能够节省很多时间,目前我们企业在用的c2-p-工业云就是如此。
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