推荐系统评价指标综述  

Evaluation Metrics for Recommender Systems

作　　者：朱郁筱[1] 吕琳媛[2,3,4] 

机构地区：[1]电子科技大学互联网科学中心,成都610054 [2]杭州师范大学信息经济研究所,杭州310036 [3]弗里堡大学物理系 [4]百分点推荐技术研究中心,成都611731

出　　处：《电子科技大学学报》2012年第2期163-175,共13页Journal of University of Electronic Science and Technology of China

基　　金：瑞士国家科学基金(200020-132253)

摘　　要：对现有的推荐系统评价指标进行了系统的回顾,总结了推荐系统评价指标的最新研究进展,从准确度、多样性、新颖性及覆盖率等方面进行多角度阐述,并对各自的优缺点以及适用环境进行了深入的分析。特别讨论了基于排序加权的指标,强调了推荐列表中商品排序对推荐评价的影响。最后对以用户体验为中心的推荐系统进行了详细的讨论,并指出了一些可能的发展方向。In this article,the existed evaluation metrics for recommender systems are reviewed and the new progresses in this field are summarized from four aspects： accuracy,diversity,novelty and coverage.The merits,weaknesses and applicable conditions of different evaluation metrics are analized.The focus is concentrated on the importance of rank and some representative rank-sensitive metrics.The user-centric recommender systems are discussed and some important open problems are outlined as future possible directions.

关 键 词：评价指标 海量信息 信息系统 推荐系统 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]