推荐系统学习之评测指标

1.处理数据集：将用户行为数据集按照均匀分布随机分成M份，挑选一份作为测试集，剩下的M-1份作为训练集

import random
def splitData(data,M,k,seed):
    test={}
    train={}
    random.seed(seed)
    for user,item in data:
        if random.randint(0,M)==k:
            test.append([user.item])
        else:
            train.append([user.item])
    return test,train

2.评测指标

①准确率和召回率

对用户u推荐N个物品（记为R(u)）,令用户u在测试集上喜欢的物品的集合为T(u)，召回率和准确率可以用来评测推荐算法的精度，计算公式为

def Recall(train,test,N):
    hit=0
    all=0
    for user in train.keys():
        Tu=test[user]
        rank=GetRecommendation(user,N)
        for item,pui in rank:
            if item in Tu:
                hit+=1
        all+=len(Tu)
    return hit/(all*1.0)

def Precision(train,test,N):
    hit=0
    all=0
    for user in train.keys():
        Tu=test[user]
        rank=GetRecommendation(user,N)
        for item,pui in rank:
            if item in Tu:
                hit+=1
        all+=N
    return hit/(all*1.0)

②覆盖率覆盖率反应了推荐算法发掘长尾的能力，覆盖率越高，说明推荐算法越能将长尾中的物品推荐给用户，覆盖率定义为：

其中I表示所有物品的集合，覆盖率表示最终的推荐列表中包含多大比例的物品，如果所有用户都被推荐给至少一个用户，则覆盖率为100%，计算覆盖率的算法为：

def Coverage(train,test,N):
    recommend_items=set()
    all_items=set()
    for user in train.keys():
        for item in train[user].keys():
            all_items.add(item)
        rank=GetRecommendation(user,N)
        for item,Pui in rank:
            recommend_items.add(item)
    return len(recommend_items)/(len(all_items)*1.0)

③推荐的新颖度，用推荐列表中物品的平均流行度度量推荐结果的新颖都，如果推荐出的物品都很热门，说明推荐的新颖度较低，否则说明推荐结果比较新颖

def Popularity(train,test,N):
    item_popularity=dict()
    for user,items in train.items():
        for item in items.keys():
            if item not in item_popularity:
                item_popularity[item]=0
            item_popularity[item]+=1
    ret=0
    n=0
    for user in train.keys():
        ret+=math.log(1+item_popularity[item])
        n+=1
    ret/=n*1.0
    return ret

在计算平均流行度时对每个物品发流行度取对数，这是因为武平的流行度分布满足长尾分布，在取对数后，流行度的平均值更加稳定。

扫描二维码关注公众号，回复： 7708986 查看本文章