目录 符号说明 示例数据 一.Hit Rate 二.Recall 三.NDCG 符号说明 \(top\_k\): 当前用户预测分最高的k个items,预测分由高到低排序 $pos$: 当前用户实际点击过的items \(N\): 测试用户数量 示例数据 N = 4 | len(top_k & pos) | len(pos) | 预测中(四声)的item在top_k中的位置(1为预测中,长度为用户实际点击过的items长度) | ---- | ---- | ---- | | 1 | 2 | 1 0

1. 四种情况 Precision精确率, Recall召回率,是二分类问题常用的评价指标.混淆矩阵如下: 预测结果为阳性 Positive 预测结果为假阳性 Negative 预测结果是真实的 True TP TN 预测结果是虚假的 False FP FN 通常关注的类为正类,其他类为负类.(以猫狗二分类为例,现在关注狗的precision和recall) TP 正类预测为正类(预测出狗的图片实际标注也是狗) FN 正类预测为负类(预测出猫的图片实际标注是狗) FP 负类预测为正类(预测出狗的

1.摘要: 采用attention和NCF结合解决群组偏好融合的问题. 贡献: 第一个使用神经网络学习融合策略的组推荐. 进一步整合用户-项目交互改进组推荐,减轻冷启动问题. 2.方法: 模型AGREE模型包括:1)组特征学习:成员融合+群组偏好:2)与NCF的交互学习 2.1   符号: n个用户:U = { u1,……,un } s个群组:G = { g1,……,gs } m个项目:V = { v1,……,vm } 群组和项目的交互:Y 用户和项目交互:R 输入:U.G.V.Y.R 输出:两

作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 数据 推荐算法 协同过滤 基于流行度的推荐 基于用户标签相似度的推荐 评价指标 算法对比 推荐10本书籍 推荐20本书籍 推荐解释 探讨 结论 本文记录了我对owllook.net这一网络小说搜索引擎的推荐系统的分析与设计过程.这个项目是开源项目,地址在owllook repo,目前已经积累了一定的数据量,需要一个靠谱的推荐系统.注意我用到的数据是内部数据,并没有开源. 本文使用

月中在香港参加recsys2013会议,文章不少,对我有价值的并不算多,再跟目前工作相关的就更少了.这里过滤了几篇我觉得比较有意思的文章,加上了自己的理解,作为导读. A Fast Parallel SGD for Matrix Factorization in Shared Memory Systems (best paper,p249.pdf) 这篇来自台湾国立大学libsvm团队的文章获得了本次大会的best paper.无论文章还是ppt,思路表达得非常清晰饱满.这是一篇偏工程实现的文章

一个针对出租车司机有效花费的推荐系统 摘要 GPS技术和新形式的城市地理学改变了手机服务的形式.比如说,丰富的出租车GPS轨迹使得出做租车领域有新方法.事实上,最近很多工作是在使用出租车GPS轨迹数据来开发手机推荐系统.这些系统可以推荐一系列的载客点,为了使得在最短的驾驶距离里最大可能地找到一个乘客.然而,在现实世界中,出租车的收入和有效的驾驶时间息息相关.换句话说,对一个出租车司机来说,在找到一个乘客前知道一个确切地驾驶路径来缩短驾驶时间更加重要.最后,在本文中,我们提出了开发一个收益比高的推

[说明] 本文翻译自新加坡国立大学何向南博士 et al.发布在<World Wide Web>(2017)上的一篇论文<Neural Collaborative Filtering>.本人英语水平一般+学术知识匮乏+语文水平拙劣,翻译权当进一步理解论文和提高专业英语水平,translate不到key point还请见谅. 何博士的主页:http://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/ 本文原文:http://www.comp.nus.edu.sg/~xi

### train_model.py ### #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import codecs import simplejson as json import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential, load_model from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint from

[论文标题]Factorization Meets the Neighborhood: a Multifaceted Collaborative Filtering Model   (35th-ICML,PMLR) [论文作者]Yehuda Koren [论文链接]Paper (9-pages // Double column) [摘要] 推荐系统为用户提供个性化的产品或服务建议.这些系统通常依赖于协同过滤(CF),通过分析过去的事务来建立用户和产品之间的关联.比较成功的CF方法有两种,一种是直

Abstract 推荐系统可以看作用户和物品的匹配问题,不过user以及item两者的语义空间差异太大,直接匹配不太符合实际.主流的改进CF的方法有两类:基于表示学习的CF方法以及基于函数学习的表示方法.基于表示学习的CF模型将user和item转换到一个共通的语义空间来匹配.基于函数学习的CF尝试直接学习一个复杂的函数来对user和item进行匹配. Introduction DMF(Deep Matrix Factorization)用两个神经网络结构来替代线性的朴素MF中的embeddin

前几天写了一篇关于"史上对BM25模型最全面最深刻解读以及lucene排序深入解读"的博客,lucene最后排序用到的思想是"从海量数据中寻找topK"的时间空间最优算法(这是一个博士的学术论文).在特定的场合,比如solr自带的搜索智能提示公能,当构建完三叉树,前缀匹配查找出所有的节点之后,也要用这种思想进行排序.根据这个思想构造出一个优先级队列,具有容量限制(K),精确的时间复杂度为KlgK+(n-k)lgK,最坏的时间复杂度:(n-k)*lgk +lg(k-1

from: Dacheng Tao 悉尼大学 PROBLEM: time series retrieval: given the current multivariate time series segment, how to obtain its relevant time series segments in the historical data. Two challenging: 1. it requires a compact representation of the raw tim

自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure. 本文将简单介绍其中几个概念.中文中这几个评价指标翻译各有不同,所以一般情况下推荐使用英文. 现在我先假定一个具体场景作为例子: 假如某个班级有男生80人,女生20人,共计100人.目标是找出所有女生.现在某人挑选出50个人,其中20人是女生,另外还错误的

原文:http://blog.csdn.net/t710smgtwoshima/article/details/8215037   Recall(召回率);Precision(准确率);F1-Meature(综合评价指标);       在信息检索(如搜索引擎).自然语言处理和检测分类中经常会使用这些参数,介于语言翻译上的原因理解难免出现误差,下面介绍下自己对他们的理解.   首先来个定义: Precision:被检测出来的信息当中 正确的或者相关的(也就是你想要的)信息中所占的比例: Reca

转自:用户推荐系统_python 代码-豆瓣书籍:项亮的<推荐系统实践> import random import math class UserBasedCF: def __init__(self,train = None,test = None): self.trainfile = train self.testfile = test self.readData() def readData(self,train = None,test = None): self.trainfile =

Recall(召回率);Precision(准确率);F1-Meature(综合评价指标);在信息检索(如搜索引擎).自然语言处理和检测分类中经常会使用这些参数. Precision:被检测出来的信息当中正确的或者相关的(也就是你想要的)信息中所占的比例(TP占预测总正样本的比例): Recall:所有正确的信息或者相关的信息(wanted)被检测出来的比例(TP占真实总正样本数的比例).     表格中的翻译比较重要,可以帮助理解. true positives (纳真)          

轉自 https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/80258619 四个基本概念TP.True Positive   真阳性:预测为正,实际也为正 FP.False Positive  假阳性:预测为正,实际为负 FN.False Negative 假阴性:预测与负.实际为正 TN.True Negative 真阴性:预测为负.实际也为负. [一致判真假,预测判阴阳.] 以分类问题为例: 首先看真阳性:真阳性的定义是“预测为正,实际也

记正样本为P,负样本为N,下表比较完整地总结了准确率accuracy.精度precision.召回率recall.F1-score等评价指标的计算方式: (右键点击在新页面打开,可查看清晰图像) 简单版: precision = TP / (TP + FP) # 预测为正的样本中实际正样本的比例 recall = TP / (TP + FN) # 实际正样本中预测为正的比例 accuracy = (TP + TN) / (P + N) F1-score = / [( / precision) +

介绍 论文名: "classification, ranking, and top-k stability of recommendation algorithms". 本文讲述比較推荐系统在三种情况下, 推荐稳定性情况. 与常规准确率比較的方式不同, 本文从还有一个角度, 即推荐算法稳定性方面进行比較. 具体 參与比較的推荐算法 包含: baseline 传统基于用户 传统基于物品 oneSlope svd 比較方式 比較的过程分为两个阶段: 阶段一, 将原始数据分为两个部分, 一部

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42518879/article/details/83959319 主要内容:机器学习中常见的几种评价指标,它们各自的含义和计算(注意本文针对二元分类器!) 1.混淆矩阵 True Positive(真正,TP):将正类预测为正类的数目 True Negative(真负, TN):将负类预测为负类的数目 False Positive(假正,FP):将负类预测为正类的数目(Type I error) False Negative(

转自:http://blog.csdn.net/t710smgtwoshima/article/details/8215037   Recall(召回率);Precision(准确率);F1-Meature(综合评价指标);       在信息检索(如搜索引擎).自然语言处理和检测分类中经常会使用这些参数,介于语言翻译上的原因理解难免出现误差,下面介绍下自己对他们的理解.   首先来个定义: Precision:被检测出来的信息当中 正确的或者相关的(也就是你想要的)信息中所占的比例: Reca