Em algoritmos de recomendação, os indicadores de avaliação comumente usados ​​incluem Exatidão (exatidão), Precisão (precisão), Recall (recuperação) e AUC (área sob a curva). Essas métricas são usadas para avaliar o desempenho e a eficácia dos algoritmos de recomendação.

1. Precisão: A precisão refere-se à proporção de previsões corretas entre todos os resultados das previsões. Nos sistemas de recomendação, a precisão indica quantos dos resultados de recomendação previstos são realmente de interesse do usuário. A precisão varia de 0 a 1. Quanto maior o valor, mais precisos são os resultados da recomendação.

2. Precisão: A precisão refere-se à proporção de amostras verdadeiramente positivas entre todos os resultados previstos como amostras positivas. Nos sistemas de recomendação, a precisão indica quantos dos itens recomendados ao usuário são realmente de interesse do usuário. A precisão varia de 0 a 1. Quanto maior o valor, maior a proporção de itens de interesse do usuário incluídos nos resultados da recomendação.

3. Recall: Recall refere-se à proporção de todas as amostras verdadeiramente positivas que são previstas com sucesso como amostras positivas. Em um sistema de recomendação, a taxa de recall indica quantos itens nos quais o usuário está realmente interessado são recomendados com sucesso ao usuário. A taxa de recall varia de 0 a 1. Quanto maior o valor, maior a proporção de itens de interesse do usuário incluídos nos resultados da recomendação.

4. AUC (área sob a curva): AUC é um indicador utilizado para avaliar o desempenho de classificação de um sistema de recomendação. Representa a capacidade do algoritmo de recomendação de classificar amostras positivas e negativas, ou seja, a probabilidade de que os resultados recomendados possam ser classificados corretamente entre todos os pares de amostras positivas e negativas. O valor da AUC varia de 0,5 a 1. Quanto mais próximo o valor estiver de 1, melhor será a capacidade de classificação.

Note-se que a interpretação e utilização destes indicadores de avaliação podem variar dependendo do algoritmo de recomendação específico e dos cenários de aplicação. Em aplicações específicas, os indicadores de avaliação apropriados podem ser selecionados com base nos requisitos de negócios e nas características do algoritmo para avaliar o desempenho do algoritmo de recomendação.