推荐系统评估框架拆解
2017-02-03 10:04:57 0 举报
AI智能生成
推荐系统评估框架拆解是将一个复杂的推荐系统拆分成多个组成部分,以便更好地理解和改进系统。这种方法可以帮助我们确定系统中哪些部分是最重要的,以及如何优化这些部分以获得更好的性能。例如,我们可以将推荐系统拆分成数据收集、数据处理、模型训练和模型评估四个部分。在每个部分中,我们可以使用不同的技术和方法来优化系统的性能。总之,推荐系统评估框架拆解是一种有效的方法,可以帮助我们更好地理解和改进推荐系统。
作者其他创作
大纲/内容
离线评估框架设计
实验总体抽样框设计
时间抽样框
2016年
上半年
下半年
行为抽样框
上站行为稠密且均匀
上站行为稀疏且均匀
上站行为稠密极度不均匀
训练集 / 测试集 划分
按最小时间单位(周)划分成多份
每一份时间单位都扮演一次测试集
默认测试集以前的时间单位集合作为训练集
去掉完全没有上站行为的时间单位
测试方式
正确率
F score
0 条评论
下一页