Мне любопытно, как система рекомендаций на основе кликов измеряет отзыв @ k в автономном тестировании.
Precision@k=(# of recommended items that are relevant @k)/(# of recommended items at k)
Recall@k = (# of recommended items that are relevant @k)/(total # of relevant items)
На основе приведенной выше формулы.Точность @ k может быть рассчитана как (количество рекомендованных элементов при нажатии) / (количество элементов рекомендуется), которое можно построить из журнала истории пользователей.
Но я не уверен в том, как вычислить Recall @ k -мы не знаем знаменатель, поскольку на самом деле мы не знаем «общее количество элементов, которые пользователь собирался щелкнуть».
Я предполагаю, что «общее количество элементов, которые пользователь собирался щелкнуть», приблизительно«Количество элементов, которые пользователь нажимал ранее среди всех элементов».