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摘要:
论述了个性化推荐系统测评的三类方法,即离线分析、用户调查与在线评估,并分析了这些方法的应用场景与流程。其次,论文从机器学习、信息检索、人机交互及软件工程等四个视角并结合测评方法,对现有的个性化推荐系统的各类评估指标进行了分析与总结。论文所述的测评方法与评估指标体系可为推荐算法的综合评估与选择提供指导。
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文献信息
篇名 个性化推荐系统评估
来源期刊 南昌大学学报(理科版) 学科 工学
关键词 推荐系统 评估指标 机器学习 信息检索 人机交互
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 143-150
页数 8页 分类号 TP393
字数 8698字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈敏刚 3 15 2.0 3.0
2 刘攀 3 59 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
推荐系统
评估指标
机器学习
信息检索
人机交互
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南昌大学学报(理科版)
双月刊
1006-0464
36-1193/N
大16开
江西省南昌市南京东路235号南昌大学期刊社
44-19
1963
chi
出版文献量(篇)
2611
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