推荐系统的在线评估和离线评估在衡量性能的方式、使用的数据以及实际应用性方面有所不同。 离线评估使用预先收集的历史数据来模拟推荐，而在线评估则在实际环境中用真实用户测试系统。 主要区别在于，离线方法速度更快，对于初始测试更安全，而在线方法可以捕获实际的用户行为，但需要更多的资源并带来实际风险。
离线评估 涉及使用现有数据集（例如过去的用户交互或评分）分析推荐系统。 例如，可以根据 MovieLens 之类的数据集训练电影推荐模型，该数据集包含历史用户-电影评分。 开发人员将此数据分为训练集和测试集，然后衡量诸如精确度（有多少推荐项目是相关的）或召回率（有多少相关项目被推荐）之类的指标。 离线测试效率很高，因为它不需要用户交互，因此非常适合开发期间的快速迭代。 但是，它有局限性：它假定历史行为反映了未来的偏好，忽略了实时反馈循环（例如，用户对推荐的反应），并且无法解释新项目或用户（“冷启动”问题）。 例如，针对离线指标优化的模型可能会过度拟合过去的趋势，并且在部署时性能较差。
相比之下，在线评估 在具有真实用户的实时环境中测试系统。 一种常见的方法是 A/B 测试，其中一组用户接收来自新算法的推荐，而另一组用户使用现有系统。 跟踪诸如点击率 (CTR)、转化率或在平台上花费的时间之类的指标以比较性能。 例如，电子商务网站可能会测试新的推荐算法是否会增加购买量。 在线测试可以捕获真实世界的动态，例如推荐如何影响用户行为，反之亦然。 但是，它速度较慢、成本较高且风险较高——不良的推荐可能会损害用户体验。 它还需要基础设施来细分用户、跟踪互动并确保统计有效性。 虽然离线测试回答“模型是否能很好地预测过去的数据？”，但在线测试回答“模型是否能改善真实用户的体验？”
在实践中，这两种方法是互补的。 离线评估在开发早期用于过滤掉表现不佳的模型，而在线评估则验证它们在生产中的有效性。 例如，流媒体服务可能会使用离线指标来缩小候选算法的范围，然后运行为期两周的 A/B 测试以最终确定最佳选择。 开发人员应优先考虑离线测试的可扩展性和安全性，但要依赖在线结果来获得可操作的见解，因为真实用户行为通常与历史模式不同。