模型评估指标
模型评估指标离线模型评估指标：MRR、MR、HITS@nMRR的全称是Mean reciprocal rank 。reciprocal rank是第一个正确答案的排名的倒数。MRR是指多个查询语句的排名倒数的均值。该指标越大越好。具体的计算方法如下：MR的全称是Mean Rank。该指标越小越好。具体的计算方法如下：HITS@n：第一个正确答案的排名小于n为1，否则为0；全部累加求...
模型评估指标
离线模型评估指标：MRR、MR、HITS@n
MRR的全称是Mean reciprocal rank 。reciprocal rank是第一个正确答案的排名的倒数。MRR是指多个查询语句的排名倒数的均值。该指标越大越好。具体的计算方法如下：
MR的全称是Mean Rank。该指标越小越好。具体的计算方法如下：
HITS@n：第一个正确答案的排名小于n为1，否则为0；全部累加求平均值。一般地，取等于1、3或者10。该指标越大越好。具体的计算方法如下：
不同模型适用该指标进行对比的范畴：数据规模一致。只要用于特征可用性筛选，包括用户特征、物品特征（eg：room）
评估指标实例
-------------- Test result --------------
Test average MRR : 0.21255047003007146
Test average MR : 940.4147869674185
Test average HITS@1 : 0.13283208020050125
Test average HITS@3 : 0.24060150375939848
Test average HITS@10 : 0.3634085213032581
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附件：
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