评估推荐系统的关键指标
推荐系统使用准确性、排序和面向业务的指标进行评估。最常见的准确性指标包括 平均绝对误差 (MAE) 和 均方根误差 (RMSE)，它们衡量预测的用户评分（例如，电影评分）与实际评分的匹配程度。例如，如果系统预测用户将给产品评分 4 星，而实际评分为 3 星，则 MAE 计算绝对差值（在本例中为 1），而 RMSE 会更重地惩罚较大的误差。精确率和 召回率 也至关重要：精确率衡量用户认为推荐项目相关的百分比（例如，观看的 10 个建议视频中有 8 个），而召回率量化了系统成功推荐的相关项目数量（例如，推荐了用户会购买的 20 个产品中的 15 个）。
排序质量是另一个关键领域。归一化折损累计增益 (NDCG) 评估系统对推荐的排序效果，通过奖励正确的排名（例如，将高度相关的项目放在列表顶部）。平均倒数排名 (MRR) 侧重于第一个相关项目的位置——例如，如果第一个正确的推荐出现在位置 3，则倒数排名为 1/3。这些指标很重要，因为用户通常只与顶部推荐互动。覆盖率衡量系统可以推荐的项目百分比（例如，避免仅建议目录中 30% 的项目的情况），而 多样性 确保推荐的项目不会过于相似（例如，建议多种类型而不是仅建议动作片）。
业务和实际性能指标同样重要。点击率 (CTR) 跟踪用户点击推荐的频率，而 转化率 衡量由建议驱动的购买或注册。例如，5% 的 CTR 可能表明强相关性，但如果转化率低，则系统可能优先考虑热门项目而不是有用的项目。延迟 和 可扩展性 是工程方面的问题：生成推荐需要 2 秒的系统可能会失去用户，而无法处理 1000 万个项目的系统尚未做好生产准备。A/B 测试通常会结合这些指标，比较算法 A 与算法 B 在实际环境中的表现，以平衡准确性、速度和业务影响。