nlp推荐 nlp推荐系统的评估指标

推荐系统评估

1 推荐系统的评估指标

• 好的推荐系统可以实现用户, 服务提供方, 内容提供方的共赢

 

 

• 评估数据来源显示反馈和隐式反馈

	显式反馈	隐式反馈
例子	电影/书籍评分 是否喜欢这个推荐	播放/点击 评论 下载 购买
准确性	高	低
数量	少	多
获取成本	高	低

• 常用评估指标

• 准确性 (理论角度) Netflix 美国录像带租赁

• 评分预测：RMSE MAE
• topN推荐：召回率（真正率pp/pp+pn） 精准率（pp/pp+np）

• 准确性 (业务角度)

• 覆盖度

• 信息熵 对于推荐越大越好
• 覆盖率

• 多样性&新颖性&惊喜性

• 多样性：推荐列表中两两物品的不相似性。（相似性如何度量？)
• 新颖性：未曾关注的类别、作者；推荐结果的平均流⾏度
• 惊喜性：历史不相似（惊）但很满意（喜）
• 往往需要牺牲准确性
• 使⽤历史⾏为预测⽤户对某个物品的喜爱程度
• 系统过度强调实时性

• Exploitation & Exploration 探索与利用问题

• Exploitation(开发 利用)：选择现在可能最佳的⽅案
• Exploration(探测 搜索)：选择现在不确定的⼀些⽅案，但未来可能会有⾼收益的⽅案
• 在做两类决策的过程中，不断更新对所有决策的不确定性的认知，优化 长期的⽬标

• EE问题实践

• 兴趣扩展: 相似话题, 搭配推荐
• 人群算法: userCF 用户聚类
• 平衡个性化推荐和热门推荐比例
• 随机丢弃用户行为历史
• 随机扰动模型参数

• EE可能带来的问题

• 探索伤害用户体验, 可能导致用户流失
• 探索带来的长期收益(留存率)评估周期长, KPI压力大
• 如何平衡实时兴趣和长期兴趣
• 如何平衡短期产品体验和长期系统生态
• 如何平衡大众口味和小众需求

2 推荐系统评估方法

• 评估方法

• 问卷调查: 成本高
• 离线评估:

• 只能在用户看到过的候选集上做评估, 且跟线上真实效果存在偏差
• 只能评估少数指标
• 速度快, 不损害用户体验

• 在线评估: 灰度发布 & A/B测试 50% 全量上线
• 实践: 离线评估和在线评估结合, 定期做问卷调查

推荐系统的冷启动问题

1 推荐系统冷启动概念

• ⽤户冷启动：如何为新用户做个性化推荐
• 物品冷启动：如何将新物品推荐给⽤户（协同过滤）
• 系统冷启动：⽤户冷启动+物品冷启动
• 本质是推荐系统依赖历史数据，没有历史数据⽆法预测⽤户偏好

2 处理推荐系统冷启动问题的常用方法

• 用户冷启动

• 1 收集⽤户特征

• ⽤户注册信息：性别、年龄、地域
• 设备信息：定位、⼿机型号、app列表
• 社交信息、推⼴素材、安装来源

• 2 引导用户填写兴趣
• 3 使用其它站点的行为数据, 例如腾讯视频&QQ音乐 今日头条&抖音
• 4 新老用户推荐策略的差异

• 新⽤户在冷启动阶段更倾向于热门排⾏榜，⽼⽤户会更加需要长尾推荐
• Explore Exploit⼒度
• 使⽤单独的特征和模型预估

• 举例 性别与电视剧的关系

物品冷启动

• 给物品打标签
• 利用物品的内容信息，将新物品先投放给曾经喜欢过和它内容相似的其他物品的用户。

系统冷启动

• 基于内容的推荐 系统早期
• 基于内容的推荐逐渐过渡到协同过滤
• 基于内容的推荐和协同过滤的推荐结果都计算出来 加权求和得到最终推荐结果