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在推荐算法中，常用的评估指标包括 Accuracy（准确率）、Precision（精确率）、Recall（召回率）和AUC（曲线下面积）等。这些指标用于评估推荐算法的性能和效果。
1. Accuracy（准确率）：准确率是指在所有预测结果中，预测正确的比例。在推荐系统中，准确率表示预测的推荐结果中有多少是用户真正感兴趣的。准确率的取值范围在0到1之间，值越高表示推荐结果越准确。
2. Precision（精确率）：精确率是指在所有预测为正样本的结果中，真正为正样本的比例。在推荐系统中，精确率表示推荐给用户的物品中有多少是用户真正感兴趣的。精确率的取值范围在0到1之间，值越高表示推荐结果中包含的用户感兴趣的物品比例越高。
3. Recall（召回率）：召回率是指在所有真正的正样本中，被成功预测为正样本的比例。在推荐系统中，召回率表示对于用户真正感兴趣的物品，有多少被成功推荐给用户。召回率的取值范围在0到1之间，值越高表示推荐结果中包含的用户感兴趣的物品比例越高。
4. AUC（曲线下面积）：AUC 是用于评估推荐系统的排序性能的指标。它表示推荐算法对于正负样本的排序能力，即在所有正负样本对中，推荐结果能够正确排序的概率。AUC的取值范围在0.5到1之间，值越接近1表示排序能力越好。
需要注意的是，这些评估指标的解释和使用方法可能会因具体的推荐算法和应用场景而有所不同。在具体应用中，可以根据业务需求和算法特点选择合适的评估指标来评估推荐算法的性能。

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