评估协同过滤

Question

我的项目即将结束，我的公司要求我在没有指标的情况下评估模型。简而言之，在获得最佳 10 推荐后，我应该看看这些推荐是否介于新用户想看的电影之间。如果我正在做预测这些电影的算法，我不明白我该怎么做。

慢慢地，我找到了问题的可能答案。一位用户说，一种可能的方法是为每个用户随机隐藏一些数据点，使用您的算法提出建议，然后发现隐藏的数据并查看其中有多少与建议匹配。

但我仍然没有明确的想法。谁能帮帮我？

Answer 1

以下是评估的方法：

1. 过滤评分超过 20 且值为 5 的用户（具体数字取决于您的数据集）；
2. 每个用户随机选择两部电影；

这是我们的测试集——它不会在训练期间使用，但这些电影应该相应地出现在选定用户的热门推荐中。

您可以在关于building recommendation system based Bayesian Personalized Ranking的文章中找到更多详细信息和实际实现。