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红河网站设计的评价指标包括什么(这10个评价指标)

目前,基于大数据的推荐系统已成为移动互联网的研究热点,介绍了评价推荐系统好坏的10个评价指标。

这10个评价指标,可以带你认识推荐系统

随着移动互联网的迅速发展,网络中的信息量呈指数级增长,大量的商品、信息、知识、视频、音乐等内容和资源可供用户选择,信息过载问题日益突出。

由于推荐系统是解决信息过载的最有效方式,基于大数据的推荐系统成为移动互联网的研究热点。

其实推荐系统在上世纪末就已经出现了,亚马逊于1998年通过基于ITEM的协同过滤技术,向数百万顾客提供了商品的购买建议。 学术界还正在进行推荐系统的研究。

随着云计算、大数据、人工智能等新兴科学技术的发展,计算力、数据和算法的提高,推荐系统的性能越来越好,但对推荐系统的评价体系基本稳定,但各项指标的精度不断提高

要理解推荐系统,可以从了解推荐系统的评价指标开始,主要包括以下10点。

一、用户满意度

用户作为推荐系统的重要参与者,其满意度是评价推荐系统最重要的指标。

互联网公司可以通过问卷调查方式、简单的满足和不满按钮来获得用户的满意度反馈。

但是,在大多数情况下,用户满意度是通过定量分析用户某些行为的统计来计算的。 例如,在手机公司的APP中,用户只要购买推荐的商品,就在一定程度上表示对系统的推荐结果满意,购买转化率可以用于衡量用户的满意度。

另外,点击率、共享率、收藏率、停留时间等指标也可能在衡量用户满意度方面具有一定的权重。

二、预测准确度

预测精度只是一般的名称。 具体而言,想预测什么样的内容,例如,想预测用户对系统推荐的电影在收看后的评价吗?

还是在预测系统推荐的歌曲列表中,用户最终加入了他的歌曲选了几首呢?

但一般来说,预测精度测量推荐系统或推荐算法是预测用户行为准确性的最重要指标。

预测精度的提高通常依赖于算法和模型精度的提高,因此具有学术研究价值。 大数据、机器学习等热门技术与预测精度关系极为密切,相互促进,技术的发展推动了预测精度的提高,对提高预测精度的需求,似乎推动了技术水平的持续投入。

三、覆盖率

覆盖率用于说明对长尾内容和商品的推荐系统的挖掘能力。

关于建档率的定义,最简单的理解就是,推荐系统可以推荐的东西占平台中所有东西的比例。

以文字内容推荐为例,媒体作者可能关心自己的内容是否被推荐给读者,但在覆盖率达到100%的推荐系统中,每个内容都被推荐给至少一个用户

例如,一些大学论坛的陈情令每天可能只显示10篇文章,但这样的推荐系统覆盖率很低。 因为只推荐大量阅读的文章,所有文章中这些文章所占的比例非常小。

四、多样性

用户的兴趣非常广泛,在一个视频APP中,用户可能同时喜欢看烧脑电影和动作电影。

那么,为了满足用户广泛的兴趣,推荐列表必须能够覆盖用户不同的兴趣领域,即推荐结果必须具有多样性。

为了提高推荐系统的多样性,需要在较宽的时间范围内识别和理解用户的兴趣。

五、新颖性

新颖是指向用户推荐至今为止从未听过的内容和商品,例如在视频APP中应该向用户推荐尽可能多的电影。

然而,考虑到一个用户可能同时是多个视频APP的用户等粘性不是很高,许多用户在某个APP上的使用仅保证用户在自己的系统中的行为记录所推荐的新颖性是不够的

其他比较简单的方法是根据内容和商品的平均流行度进行推荐。 因为越不受欢迎的东西越有可能让用户感到新颖。

但是,向用户推荐不流行的内容和商品实际上牺牲了一定的推荐精度,所以有必要在这个指标和其他指标之间权衡一下。 ——这不仅是技术上的考虑,也可能是商业上的考虑。

六、惊喜度

惊喜度简单地说,推荐结果和用户的历史兴趣并不相似,但如果能够让用户满意,可以说推荐结果的惊喜度很高。

兼顾推荐系统的惊喜度不是件容易的事。 这意味着需要降低推荐结果和用户历史兴趣的相似度,因此可能会给预测精度带来一定的挑战。

但是,用户毫无疑问需要惊喜,因为它大大提高了用户的满意度和使用体验,所以推荐系统对惊喜度的追求不仅需要不断提高,还需要在不影响预测精度的情况下实现。

七、信任度

可信度是指用户对推荐系统是否信任,是否“想”听到推荐系统的“建议”,并不是几乎忽视了推荐频道和推荐列表的存在。

信任度对推荐系统非常重要,基于用户信任而推荐的内容和商品如果失去用户的信任,你推荐的内容和商品就会被用户感觉像广告一样,让人感兴趣

这就像两个人向你推荐同样的商品一样。 一个是你的朋友,另一个不是。 你听谁的?

与其他指标相比,可信度多少有些感性,所以提高的方法也很多。 例如可以考虑提高推荐系统的透明度; 考虑让用户理解推荐系统的结构,得到用户认可的方法; 也可以通过一些媒体进行宣传,另外,例如在你推荐的内容概要中,向用户提示“你的xx朋友已经读过了”,也是间接提高推荐系统可信度的方法。

八、时效性

推荐系统的时效性有以下两个方面。

另外一方面,在许多APP应用中,内容时效性高,因此在内容具有时效性情况下需要向用户推荐; 另一方面,用户的需求也可能具有一定的时效性。 例如,一位用户刚在手机公司APP上订购新手机时,如果推荐系统能及时推荐相关零部件,肯定比第二天再次向用户推荐相关零部件更有价值,转化率更高。 这两个方面,前者依赖于推荐的内容本身,后者需要在实时分析用户行为的基础上构建。

九、健壮性

任何能带来利润的算法系统都会被攻击。 例如,搜索引擎的舞弊和反舞弊斗争非常激烈。

因为如果能够将自己的内容和商品放在与某个搜索词一致的搜索结果的第一位,就会带来巨大的用户流量,意味着巨大的商业利益。

推荐系统也会遇到同样的作弊问题,但是鲁棒性,也就是鲁棒性指标,可以用来衡量推荐系统抵抗作弊的能力。

要加强推荐系统的健壮性,重要的是提高消除噪声数据的能力。 毕竟,在像利用水军攻击电影评论网站的评分系统这样的大规模攻击中,其用户的行为与普通用户有着明显的区别。 因此,要提高系统的健壮性,就必须最大限度地认识这些噪声数据,将影响降到最低。

十、商业目标

前9个指标可能难以完全兼顾,也可能会导致某些指标在某种程度上形成互斥关系。

如何平衡这些指标,需要从经济效益和业务目标的层面综合考虑。

另外,对于不同阶段的产品,例如,有的产品处于磨练试错积累种子用户的阶段; 有些产品处于烧钱打市场的阶段; 有些产品处于规模化盈利阶段,推荐系统的战略也不一样。

这篇文章是@科技无忧原创,任何人都是产品经理,未经许可禁止转载

标题来自Unsplash,基于CC0协议

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