検索・推薦の評価方法や評価指標 - Qiita
はじめに こんにちは。IT企業でデータ活用プロダクトの開発に従事しているrilmayerです。 この記事はアドベントカレンダー「Search&Discovery 全部俺」9日目の記事となります。 前回の記事ではSearch&Discoveryなシステム評価の概要を説明しました。 今日は検索や推薦で用いられる評価方法や指標についてまとめていこうと思います。 ここでは検索や推薦に関する評価について、どのような考え方をするかについて説明したいと思います。 検索や推薦では基本的にN個のアイテムからユーザーに対してn(≦N)個のどのアイテムをどんな順番で提供できたら良いのかという課題感をベースとして、評価を行ってきます。 どんな順番でアイテムを提供するの良いかというのは「ランキング問題」と言われており、昨今の検索や推薦システムでは提供するアイテム数は膨大なことがほとんどなので、実際のほとんどはランキ
レコメンドつれづれ ～第3回 レコメンド精度の評価方法を学ぶ～ - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 「レコメンドつれづれ」は、レコメンド手法の概念や実装方法を中心に、レコメンドに関する基礎的な内容から最近流行りの技術まで幅広くご紹介する連載です。第3回は、レコメンドの評価方法について、代表的な評価方法・指標をピックアップしてご紹介します。 こんにちは。アナリティクスサービス本部の小田です。レコメンドについて考察していく連載の第3回です。 第1回 協調フィルタリングのコンセプトを知る 第2回 協調フィルタリングの実装 第2回では、協調フィルタリングの実装を行いました。本連載では今後各種手法を実装しながら比較していく予定ですが、その前にレコメンドの評価について確認したいと思います。といっても、レコメンド全体の評価となるとシステムやユーザビリティの評価など広範にわたりますので、今回はアルゴリズ
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