我正在为公司建立一个推荐系统,有一个关于计算精度@K和召回率@K的公式的问题,在谷歌上找不到相关信息。
对于精度@K,一般公式是在前k个推荐项中,有多少比例是相关的。
我的问题是如何定义哪些项目是相关的,哪些不相关,因为用户不一定与所有可用项目进行交互,而只是其中的一小部分。如果在前k个推荐项中缺乏基础真实数据,那么我们应该忽略它们还是认为它们是不相关的项目?
下面的文章建议忽略这些未交互的项目,但我对此并不确定。
对于精度@K,一般公式是在前k个推荐项中,有多少比例是相关的。
我的问题是如何定义哪些项目是相关的,哪些不相关,因为用户不一定与所有可用项目进行交互,而只是其中的一小部分。如果在前k个推荐项中缺乏基础真实数据,那么我们应该忽略它们还是认为它们是不相关的项目?
下面的文章建议忽略这些未交互的项目,但我对此并不确定。
https://medium.com/@m_n_malaeb/recall-and-precision-at-k-for-recommender-systems-618483226c54
提前非常感谢。