推荐系统评估指标是衡量推荐系统性能的关键因素。以下是一些常用的评估指标：
- 准确率（Accuracy）：推荐系统推荐的物品与用户实际喜欢的物品的匹配程度。
- 召回率（Recall）：推荐系统推荐出的物品中，用户实际喜欢的物品的比例。
- 覆盖率（Coverage）：推荐系统推荐的物品中，不同物品的比例。
- 新颖度（Novelty）：推荐系统推荐的物品中，用户未曾接触过的物品的比例。
以下是一些评估指标的计算方法：
- 准确率 = (推荐用户喜欢的物品数 / 推荐物品总数) * 100%
- 召回率 = (推荐用户喜欢的物品数 / 用户喜欢的物品总数) * 100%
- 覆盖率 = (推荐物品总数 / 物品库总数) * 100%
- 新颖度 = (推荐用户未曾接触过的物品数 / 推荐物品总数) * 100%
推荐系统评估指标图解
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