推荐系统是现代信息检索和推荐算法的核心组成部分，其性能评估对于系统优化和用户体验至关重要。以下是一些常用的推荐系统评估指标：
1. 精确度（Precision）
精确度衡量的是推荐结果中正确推荐的项目比例。
- 公式：精确度 = 正确推荐的项目数 / 推荐的项目总数
2. 召回率（Recall）
召回率衡量的是推荐结果中包含所有用户感兴趣项目的比例。
- 公式：召回率 = 正确推荐的项目数 / 用户感兴趣的项目总数
3. F1 分数（F1 Score）
F1 分数是精确度和召回率的调和平均数，常用于综合评估推荐系统的性能。
- 公式：F1 分数 = 2 * (精确度 * 召回率) / (精确度 + 召回率)
4. 平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）
平均绝对误差衡量的是预测评分与实际评分之间的平均差距。
- 公式：MAE = (1/n) * Σ |预测评分 - 实际评分|
5. 标准化召回率（Normalized Discounted Cumulative Gain, NDCG）
NDCG 是一种更复杂的评估指标，用于衡量推荐列表中项目的质量。
- 公式：NDCG = Σ (2^rank - 1) / log2(rank + 2)
6. 覆盖率（Coverage）
覆盖率衡量的是推荐列表中包含的不同项目的数量。
- 公式：覆盖率 = 推荐列表中不同项目的数量 / 总项目数量
7. 风险（Risk）
风险衡量的是推荐结果可能带来的负面影响。
- 公式：风险 = Σ (实际评分 - 预测评分)^2
扩展阅读
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