个性化推荐系统的综述
推荐系统评价指标综述
推荐系统评价指标综述推荐系统是一种通过分析用户行为、个人兴趣和商品特征来为用户提供个性化推荐的系统。
评价推荐系统的性能是提高推荐算法效果、优化用户体验和满足商业利益的重要手段之一、本文将综述推荐系统的评价指标，并对各指标的优缺点进行分析。
一、准确性指标准确性指标是用来度量一个系统预测推荐的准确程度。
其中最常用的指标是精确率（Precision）和召回率（Recall），它们通常结合使用来评价推荐系统的准确性。
精确率表示一个推荐结果中真正为用户感兴趣的比例，而召回率则表示系统能够推荐出多少用户感兴趣的物品。
这两个指标可以通过计算系统预测的正样本和用户真实感兴趣的正样本的交集和并集来进行计算。
但是精确率和召回率对于评价推荐系统的全貌了解不足，因为它们无法区分预测值的重要性。
二、多样性指标多样性指标用于评估推荐系统生成的推荐结果的多样性程度。
多样性可以通过计算推荐列表中物品之间的相似度来度量。
不同的多样性指标包括覆盖率（Coverage）、散度（Diversity）和覆盖率的变体（Coverage Variants）。
覆盖率指标表示系统能够推荐多少种不同的物品，散度指标表示推荐结果中物品之间的差异性，而覆盖率的变体则根据热门程度来评估推荐系统的多样性。
三、实时性指标实时性指标用于评估推荐系统的响应速度和推荐结果的时效性。
对于一些应用场景，及时的推荐结果是非常重要的，因此系统需要具备较快的响应速度。
实时性指标通常包括平均响应时间和推荐结果的时效性。
四、信任度指标信任度指标用于评估推荐系统的可信程度和推荐结果的可靠性。
在一些应用场景中，用户对于推荐结果的可靠性要求较高，因此系统需要具备较高的信任度。
信任度指标通常包括用户满意度、错误率和安全性等。
五、个性化指标个性化指标用于评估推荐系统的个性化程度和推荐结果的针对性。
个性化指标通常包括个性化率和个性化效果。
个性化率表示系统能够根据用户的个性化需求进行推荐的比例，而个性化效果则表示系统的推荐结果对于用户的个性化需求的满足程度。
推荐系统调研报告及综述
推荐系统调研报告及综述张永锋清华大学计算机系人工智能研究所zhangyf07@一、推荐系统概述1.1 什么是推荐系统推荐系统(Recommender System)的发展已经经历了近20年的时间，但是迄今为止仍没有人试图对推荐系统给出一个精确的定义。
广义上的推荐系统可以理解为是主动向用户推荐物品(Item)的系统，所推荐的物品可以是音乐、书籍、餐厅、活动、股票、数码产品、新闻条目等等，这依赖于具体的应用领域，推荐系统所推荐的物品或者对用户有帮助，或者用户可能感兴趣[1]。
随着电子商务规模的不断扩大，商品数量和种类不断增长，用户对于检索和推荐提出了更高的要求。
由于不同用户在兴趣爱好、关注领域、个人经历等方面的不同，以满足不同用户的不同推荐需求为目的、不同人可以获得不同推荐为重要特征的个性化推荐系统(Personalized Recommender System)应运而生[1]。
目前所说的推荐系统一般指个性化推荐系统。
1.2 推荐系统的发展历史如果追根溯源，推荐系统的初端可以追溯到函数逼近理论、信息检索、预测理论等诸多学科中的一些延伸研究。
推荐系统成为一个相对独立的研究方向一般被认为始自1994年明尼苏达大学GroupLens研究组推出的GroupLens系统[2]。
该系统有两大重要贡献：一是首次提出了基于协同过滤(Collaborative Filtering)来完成推荐任务的思想，二是为推荐问题建立了一个形式化的模型(见1.4)。
基于该模型的协同过滤推荐引领了之后推荐系统在今后十几年的发展方向。
GroupLens所提出的推荐算法实际上就是目前人们时常提及的基于用户的协同过滤推荐算法(User-based Collaborative Filtering Algorithms)，虽然论文本身并没有使用这样一个名字。
在之后的十几年中，其它一些著名的协同过滤算法逐渐被提出，主要的有基于物品的协同过滤算法(Item-based Collaborative Filtering Algorithms)[3]，基于矩阵分解的协同过滤算法(SVD-based/NMF-based, etc.)等等。
电商平台用户个性化推荐系统研究
电商平台用户个性化推荐系统研究随着社交网络、移动互联网等技术的发展，电子商务迅速发展成为一种重要的商业模式。
在这个很多电商平台不断涌现的时代，如何让用户在海量的商品中快速、准确地找到自己喜欢的商品，成为电商平台面临的重大问题。
用户个性化推荐系统是一种非常有效的解决方案，也是我国电商行业不断发展与完善的必然趋势。
一、个性化推荐系统的发展现状目前，国内外许多公司都已经建立了自己的个性化推荐系统，如亚马逊(Amazon)、京东购物()、淘宝网(Taobao)等。
而在互联网创业领域，也出现了一批专业的个性化推荐系统提供商，如国内阿里巴巴旗下的大数据公司阿里云、微软旗下的推荐算法公司Recommender Labs等。
对于电商平台来说，好的个性化推荐系统可以让用户在海量的商品中快速找到自己需要的商品，从而提升用户的购物体验，提高平台的交易量。
同时，也可以帮助电商平台更好地定位和分析用户需求，进一步提高市场营销的效果。
二、个性化推荐系统的实现原理个性化推荐系统的实现原理大致分为以下几个步骤：1. 用户行为数据采集：基于用户在电商平台上的浏览、搜索、购买等行为，收集用户产生的行为数据，包括浏览历史、购买历史、购物车等。
2. 数据预处理：对采集到的用户行为数据进行预处理和清洗，包括去重、数据分析、数据筛选等。
3. 特征提取：从预处理后的数据中提取有用的特征，构建用户行为描述向量，以便进行数据挖掘和机器学习。
4. 建立推荐模型：基于用户行为描述向量，建立推荐模型，包括基于规则的推荐、基于协同过滤的推荐、基于内容的推荐等。
5. 推荐算法实现：根据建立的推荐模型，利用机器学习算法、数据挖掘算法等实现推荐结果的生成和优化。
三、个性化推荐系统的技术难点1. 数据稀疏性问题：用户行为数据通常是十分稀疏的，因为用户有很多行为是没有被记录下来的。
如何利用有限的用户数据生成有效的推荐结果，是个性化推荐系统要面对的重大难题。
2. 处理实时性问题：电商平台的商品更新很快，需要快速对数据进行处理和更新，以保证推荐结果的准确性和及时性。
推荐系统综述
推荐系统综述推荐系统综述引言：随着互联网和电子商务的快速发展，推荐系统成为了各个行业中的重要组成部分。
推荐系统通过分析用户的行为和兴趣，为用户提供个性化的推荐，从而提高用户体验和满意度。
本文将综述推荐系统的背景、发展历程、应用领域、算法原理等方面，为读者全面介绍推荐系统的相关知识。
一、背景：随着信息爆炸和信息过载的时代到来，人们面临了获取信息的困境。
传统的信息检索方式往往无法满足用户的个性化需求。
而推荐系统通过对用户行为和兴趣的分析，可以为用户提供个性化的推荐，从而解决了这一问题。
二、推荐系统的发展历程：推荐系统的发展经历了几个重要的阶段。
起初，推荐系统主要采用基于内容的推荐算法，即通过分析物品的内容特征来做出推荐。
然后，协同过滤成为了主流的推荐算法，它通过分析用户的历史行为和其他用户的行为来生成推荐结果。
最近几年，深度学习等技术的兴起使得推荐系统可以更好地提取和利用用户的行为特征，从而进一步提高了推荐的准确度和个性化程度。
三、推荐系统的应用领域：推荐系统广泛应用于各个行业领域。
在电子商务领域，推荐系统可以根据用户的购买历史和浏览行为，为用户推荐相关的商品，提高销售额和用户忠诚度。
在社交媒体领域，推荐系统可以根据用户的兴趣和好友关系，为用户推荐感兴趣的内容和用户。
在音乐和视频领域，推荐系统可以根据用户的偏好和历史播放记录，为用户推荐相关的音乐和视频。
四、推荐系统的算法原理：推荐系统的核心是推荐算法。
推荐算法包括基于内容的推荐算法、协同过滤算法和深度学习算法等。
基于内容的推荐算法通过分析物品的内容特征，为用户推荐与其兴趣相似的物品。
协同过滤算法通过分析用户的历史行为和与其兴趣相似的其他用户的行为，为用户生成推荐结果。
深度学习算法通过建立多层神经网络，提取和利用用户的行为特征，进一步提高了推荐的准确度和个性化程度。
五、推荐系统的挑战与展望：虽然推荐系统取得了很大的进展，但仍然面临一些挑战。
首先，数据稀疏性和冷启动问题限制了推荐系统的效果和覆盖范围。
个性化推荐系统的文献综述
个性化推荐系统的文献综述个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究一、引言随着Internet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。
同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。
个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。
准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。
在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。
对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。
二、个性化推荐系统概述个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。
它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。
购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。
1995年3月，卡内基?梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统Web-Watcher，斯坦福大学的Marko Balabanovic等人在同一次会议上推出了个性化推荐系统LIRA。
同年8月，麻省理工学院的Henry Liberman在国际人工智能联合大会上提出了个性化导航智能体Letizia。
推荐系统综述
推荐系统综述随着互联网的迅速发展，人们面对的信息越来越多，选择的难度也越来越大。
而推荐系统的出现，为用户提供了个性化、准确的信息推荐，帮助用户更好地进行决策。
本文将综述推荐系统的基本原理、应用领域和发展趋势。
一、基本原理推荐系统是通过分析用户的历史数据、行为和偏好，为用户提供个性化的推荐。
其基本原理包括数据采集、特征提取、相似度计算和推荐算法。
1. 数据采集推荐系统需要大量的用户数据作为基础，其中包括用户的历史行为、浏览记录、评分等。
这些数据可以通过用户注册、调查问卷、网络爬虫等方式获取。
2. 特征提取特征提取是将原始数据转化为有意义的特征向量的过程。
常用的特征包括用户的年龄、性别、地理位置等个人属性，以及用户对商品的评分、点击率等行为特征。
3. 相似度计算相似度计算是衡量用户和物品之间相似程度的指标。
常用的相似度计算方法有余弦相似度、皮尔逊相关系数等。
通过计算用户和物品之间的相似度，可以找到用户可能感兴趣的物品。
4. 推荐算法推荐算法是推荐系统的核心，根据用户的历史行为和特征向量，给出用户可能感兴趣的物品列表。
常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。
二、应用领域推荐系统已广泛应用于电子商务、社交网络、个性化新闻推荐等领域。
1. 电子商务电子商务是推荐系统最早应用的领域之一。
通过分析用户的购买记录、浏览历史等信息，推荐系统可以为用户提供个性化的商品推荐，增加用户购买的可能性。
2. 社交网络社交网络中存在大量用户生成的内容，推荐系统可以通过分析用户的社交关系、兴趣爱好等信息，为用户推荐感兴趣的文章、照片、视频等。
3. 个性化新闻推荐随着新闻来源和内容的爆炸式增长，用户往往面临信息过载的问题。
推荐系统可以根据用户的阅读历史、偏好等，过滤和推荐用户可能感兴趣的新闻内容，提高用户的阅读体验。
三、发展趋势随着互联网和人工智能的发展，推荐系统正呈现出以下几个发展趋势。
1. 深度学习在推荐系统中的应用深度学习技术具有强大的模式识别和特征提取能力，可以更精确地挖掘用户的兴趣和推荐物品。
推荐系统研究综述
推荐系统研究综述推荐系统是当下信息技术领域中备受关注的一个研究方向，它主要应用于电子商务、社交网络、电影音乐推荐等各个领域。
随着互联网和人工智能技术的发展，推荐系统正不断地得到改进和完善。
本文将从推荐系统的基本原理、发展历程、主要技术和未来发展方向等方面进行综述，以期为相关研究和实践提供参考。
一、推荐系统的基本原理推荐系统是基于用户的历史行为数据和物品的属性信息，通过一定的算法模型，为用户提供个性化的推荐结果。
其基本原理是将用户和物品映射到一个特征空间中，然后通过计算用户和物品在特征空间中的相似度或相关度，来进行个性化推荐。
推荐系统一般包括用户建模、物品建模和推荐算法三个部分，其核心问题是如何准确地度量用户和物品之间的关联程度。
用户建模方面，可以通过用户的历史行为数据来捕获用户的兴趣和偏好，如浏览记录、购买记录、评分记录等。
物品建模方面，可以通过物品的属性信息来描述物品的特征，如电影的类型、歌曲的风格等。
推荐算法方面，可以采用协同过滤、内容过滤、深度学习等各种算法模型来实现个性化推荐。
二、推荐系统的发展历程推荐系统的发展历程可以追溯到上世纪90年代初，当时互联网和电子商务开始兴起，人们开始意识到个性化推荐的重要性。
最早的推荐系统是基于内容过滤和协同过滤两种算法模型。
内容过滤是根据物品的内容信息进行推荐，而协同过滤是根据用户的行为数据进行推荐。
这两种算法模型各有优缺点，内容过滤主要受限于特征表示的质量，而协同过滤主要受限于数据稀疏和冷启动问题。
随着互联网和人工智能技术的不断发展，推荐系统开始融合了深度学习、图神经网络、强化学习等最新技术，实现了更加精准的个性化推荐。
推荐系统也逐渐从传统的电子商务领域扩展到了社交网络、在线教育、健康医疗等各个领域，为人们的生活和工作带来了便利。
三、推荐系统的主要技术推荐系统的主要技术包括协同过滤、内容过滤、深度学习、图神经网络、强化学习等。
协同过滤是最常用的推荐算法之一，主要包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种模型。
推荐系统研究综述
推荐系统研究综述推荐系统是一种信息过滤技术，通过分析用户的历史行为数据，为用户提供个性化的推荐信息。
随着互联网的快速发展，推荐系统成为了电商、社交媒体、新闻媒体等领域不可或缺的一部分。
本文将对推荐系统的研究进行综述，主要包括推荐系统的概述、推荐算法以及评价指标等内容。
推荐系统主要分为基于内容的推荐和协同过滤推荐两种类型。
基于内容的推荐系统通过分析用户的历史行为数据，将用户对不同内容的偏好进行建模，从而为用户提供个性化的推荐。
协同过滤推荐系统则是通过分析用户与其他用户之间的行为关系，将相似用户之间的行为转化为推荐结果。
还有基于混合模型的推荐系统，结合了基于内容和协同过滤的优势，提供更加准确的推荐结果。
在推荐算法方面，常用的算法包括基于相似度的算法、基于关联规则的算法、基于隐语义模型的算法等。
基于相似度的算法通过计算用户之间的相似度，将相似用户之间的偏好关系转化为推荐结果。
基于关联规则的算法则是通过挖掘用户行为之间的关联规则，发现用户喜欢的商品之间的关联性。
基于隐语义模型的算法则是通过降维将用户行为数据映射到一个隐含的空间中，提取用户的兴趣特征，为用户推荐相关内容。
评价指标是评价推荐系统性能的重要标准。
常用的评价指标包括准确率、召回率、覆盖率、多样性等。
准确率指的是推荐系统推荐的物品中用户真正感兴趣的比例。
召回率指的是推荐系统能够从所有感兴趣的物品中找出的比例。
覆盖率指的是推荐系统能够给用户推荐的物品占所有可推荐物品的比例。
多样性指的是推荐系统能够为用户提供多样化的推荐物品。
目前，推荐系统的研究还面临一些挑战。
首先是数据稀疏性问题，由于用户行为数据的稀疏性，推荐系统往往难以准确预测用户的兴趣。
其次是冷启动问题，当一个用户没有足够的行为数据时，推荐系统难以为其提供个性化的推荐。
最后是可解释性问题，由于推荐算法往往是基于机器学习和深度学习技术，难以直观解释为什么给用户推荐这些内容。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
推荐系统研究的重点、难点及发展方向
❖ 推荐系统研究的热点问题： ❖ （1）用户兴趣偏好获取方法和推荐对象的特征提取方法
的研究 ❖ （2）推荐系统的安全性研究 ❖ （3）基于复杂网络理论及图方法的推荐系统研究 ❖ （4）推荐的多维度研究 ❖ （5）稀疏性和冷启动研究 ❖ （6）推荐系统性能评价指标的研究
推荐系统的基本概念
❖ 概念：个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基 础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务 网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和 信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品， 自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个 性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所 处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测 客户将来可能的购买行为。
❖其中n 为系统中用户i 打分产品的个数，pia 和ria 分别为预测打分和实际打分。ni 为系统中用户-产 品对的个数。rmin和rmax分别为用户打分区间的 最小值和最大值。
❖ 召回率（recall）和精确率（precision）也可以 用来衡量推荐的准确度。
❖ 召回率定义为推荐列表中用户喜欢的产品与系统 中用户喜欢的所有产品的比率。计算方法如式 （16）所示：
❖ 最初的推荐系统都是基于服务器端的推荐系统
基于服务器端的推荐系统存在以下几个问题： （1）个性化信息的收集完全由Web 服务器来完成，受到了Web服
务器功能的限制。 （2）增加了Web服务器的系统开销。 （3）对用户的隐私有极大威胁。
基于客户端的推荐系统
❖ 基于客户端的推荐系统中，用户信息的收集和建 模都在客户端完成。
❖ （1）精确度的衡量最典型的指标是平均绝对误差 和平均平方误差以及标准平均误差
❖ （2）推荐效率为推荐列表中用户喜欢的产品与系 统中用户喜欢的所有产品的比率
❖ 精确度的衡量最典型的指标是平均绝对误差 （MeanAbsolute Error，MAE）和平均平方误差 （Mean Squared Error，MSE）以及标准平均误差 （Normalized Mean Absolute Error，NMAE）。它们 的计算形式分别如式（13）和（14）以及（15）所示。
基于代理的推荐系统
❖ 在这一结构中，用户信息的收集、用户建模和推 荐服务都在代理端实现。
基于代理的推荐系统中用户信息都 传给了代理，代理能获得所有用户 的资料而形成用户描述文件。但由 于用户信息都要传给代理端，所以 存在用户的信息泄露等隐私问题。
推荐系统的性能评价
❖ 评价推荐系统性能的好坏通常用推荐的精确度和 推荐效率两个指标进行衡量。
个性化推荐系统综述
个性化推荐的基本简介
❖ 简介：个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买 行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随 着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快 速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己 想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过 程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断 流失。
❖ 模型的数据输入类型：
❖ （1）用户属性。 ❖ （2）用户手工输入的信息。 ❖ （3）用户的浏览行为和浏览内容。 ❖ （4）推荐对象的属性特征。
❖ 获取模型输入数据的方式：
❖ （1）有显式获取。 ❖ （2）隐式获取。 ❖ （3）启发式获取
推荐对象建模
❖ 对推荐对象进行描述之前考虑以下几个问题：
❖ 把该值得平均作为衡量推荐类表外部多样性的指 标，如式（23）：
❖其中m 为用户的数量。推荐系统的个性化越高， 该值就越大。
❖用户ul 推荐列表的内部相似性如式（24）：
❖其中soij 是对象oi 和oj 之间的相似度。整个系统 的内部相似性定义如式（25）：
❖ 该值越小说明推荐的多样性更好。
基于客户端的推荐系统有如下优点： （1）由于用户的信息就在本地收集 和处理，因而不但能够获取丰富准 确的用户信息以构建高质量的用户 模型。 （2）少量甚至没有用户数据存放在 服务器上，Web 服务器不能访问和 控制用户的数据，能比较好地保护 用户的隐私。 （3）用户更愿意向推荐系统提供个 人信息，从而提高推荐系统的推荐 性能
（1）提取推荐对象的什么特征，如何提取，提取的特征用于什么目 的。 ❖ （2）对象的特征描述和用户文件描述之间有关联。 ❖ （3）提取到的每个对象特征对推荐结果会有什么影响。 ❖ （4）对象的特征描述文件能否自动更新。
❖ 推荐对象的领域包括，比如报纸、Usenet 新闻、科技文 档、Email，还有诸如音乐、电影等多媒体资源等等。
推荐系统的模块
❖ 1.用户建模模块 ❖ 2.推荐对象建模模块 ❖ 3.推荐算法模块
用户建模模块
❖ 建立用户模型之前，需要考虑下面几个问题：
❖ （1）模型的输入数据有哪些，如何获取模型的输 入数据。 ❖ （2）如何考虑用户的兴趣及需求的变化。 ❖ （3）建模的对象是谁。 ❖ （4）清楚了上述内容后，怎么建模呢。 ❖ （5）模型的输出是什么。
❖ 准确率：推荐列表中用户喜欢的产品和所有被推 荐产品的比率，计算方法如式（17）所示：
❖其中Nrs 推荐列表中用户喜欢的产品个数，Nr 用 户喜欢的所有产品的个数，Ns 为所有被推荐产品 的个数。
❖ 召回率和精准率评价系统时的最大问题在于它们 必须一起使用才能全面评价算法的好坏，综合二 者提出了一个F指标，计算方法如式（18）：
❖ 对对象的描述主要基于内容的方法和基于分类的方法两大 ❖ 类方法。
推荐算法模块
❖ 推荐算法（或叫推荐策略）是整个推荐系统中最 核心和关键的部分，在很大程度上决定了推荐系 统类型和性能的优劣。
❖ 推荐算法的分类：
❖ 1.基于内容的推荐 ❖ 2.协同过滤推荐 ❖ 3.基于社会网络分析的推荐 ❖ 4.基于网络结构的推荐 ❖ 5.混合推荐
❖ 二、推荐冷门对象的能力
❖ 一个推荐系统推荐出用户喜欢的冷门对象，比推 荐出大众都喜欢的对象更有吸引力。而对象的受 欢迎程度依靠平均度<k>来衡量，单纯的平均度 是不能保证S 和I 也能取得较好效果，所以认为高 S 值，低I 值和低平均度的推荐算法就是较好的推 荐算法。
❖ 对推荐系统进行性能测试时，通常的做法是把数 据集分割为训练集和测试集。推荐算法的模型在 训练集上进行学习和参数调整，然后在测试集合 上计算精确度和运行效率，从而达到评测目的。
推荐系统的体系结构
❖ 推荐系统的体系结构研究的重要问题就是用户信 息收集和用户描述文件放在什么地方，服务器还 是客户机上，或者是处于二者之间的代理服务器 上。
❖ 推荐系统可分为3种： ❖ （1）基于服务器端的推荐系统 ❖ （2）基于客户端的推荐系统 ❖ （3）基于代理的推荐系统
基于服务器端的推荐系统
❖
用户对算法准确度的敏感度、算法对不同领域的普
适性、广义的质量评价方法等都是未来推荐系统性能评价
要进行研究的目标。
❖谢谢
衡量推荐算法的衡量指标
❖推荐多样性的衡量 推荐冷门对象的能力
❖ 一、推荐多样性的衡量
❖ 一个好的推荐系统应能够向用户推荐不同类型的 对象，而不是同类型的对象。其中平均加权距离S 作为衡量推荐列表的外部多样性指标，比如推荐 列表的长度为L，用户i 和用户j 的推荐类表中相同 项的数量为Q，则加权平均距离（Hamming distance）定义如式（22）：