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- Comment vérifiez-vous l'exactitude d'un moteur de recommandation?
- Comment tester un système de recommandation?
- Comment évaluez-vous un code système de recommandation basé sur le contenu?
Comment vérifiez-vous l'exactitude d'un moteur de recommandation?
Le taux de clics (CTR) est une métrique qui mesure le nombre de personnes cliquez sur les recommandations. La notion de base est que si plus de personnes cliquent sur les choses recommandées, les recommandations sont plus pertinentes pour eux. Dans les recommandations de nouvelles, le CTR est une métrique largement utilisée.
Comment tester un système de recommandation?
Pour les systèmes de recommandation, la solution est une évaluation hors ligne, où les données historiques sont utilisées pour estimer comment un utilisateur aurait pu réagir à un ensemble différent de recommandations placées devant eux à un certain moment, en utilisant la connaissance de ce qu'ils ont vraiment fait réagir à plus tard.
Comment évaluez-vous un code système de recommandation basé sur le contenu?
Les documents top-n avec les scores de similitude les plus élevés sont la liste recommandée pour un utilisateur basé sur une requête spécifique. Après cela, vous pouvez identifier une valeur pour chaque document dans la liste de recommandations soit pertinente ou non pertinente en fonction de la similitude avec le contenu de la requête et le document recommandé.
