好的推荐系统
发展
目录类网站（好123）-----》搜索引擎（百度，谷歌）------》推荐系统（豆瓣）
推荐系统和搜索引擎对于用户来说是两个互不的工具。搜索引擎满足了用户有明确目的主动查找需求，而推荐系统能够在用户没有明确目的时候发现他们感兴趣的新内容。
应用
1.电子商务
2.电影和视频网站
3.音乐电台
4.社交网络
5.个性化阅读
6.LBS
7.个性化邮件
8.个性化广告
评估方法：
1.离线实验：根据日志系统，将数据分为训练集和测试机，在训练集上训练模型，在测试集验证结果
2.用户调查
3.在线测试。如：AB测试（随机将用户分组，测试不同算法性能）
评估指标：
1用户满意度（如用户买了推荐的商品等）
2 预测准确度
（用预测值与真值计算RMSE,MAE)
准确率，召回率(TOPN推荐)
3覆盖率（如果所有的物品出现在推荐列表中，且次数差不多，那么推荐系统挖掘长尾的能力就能好，覆盖率高）
4多样性
5新颖性
6惊喜度
7信任度
8实时性
9健壮性（防作弊）