Telegram Group & Telegram Channel
Какие критерии качества рекомендательных систем вы знаете?

▪️Полнота (Coverage)
Эта метрика показывает долю рекомендованных объектов среди всех доступных объектов. Полноту имеет смысл оценивать в различных временных интервалах, чтобы понимать, как система справляется с задачей на разных этапах своей работы.

▪️Новизна (Novelty)
Новизна измеряет, насколько новые и неизвестные объекты система предлагает пользователю. Метрика помогает избежать ситуации, когда пользователю постоянно предлагаются одни и те же или слишком популярные объекты.

▪️Разнообразие (Diversity)
Это свойство системы показывает, насколько различны объекты, которые она предлагает. Высокое разнообразие способствует долгосрочной удовлетворенности пользователей, так как они получают больше разных и интересных рекомендаций.

▪️Serendipity
Это одна из самых сложных для формализации и измерения метрик. Serendipity отражает способность системы предлагать пользователю неожиданные, но релевантные рекомендации. Оптимизация этой метрики требует тонкой настройки модели, чтобы она могла учитывать необычные предпочтения пользователя.

#машинное_обучение



tg-me.com/ds_interview_lib/529
Create:
Last Update:

Какие критерии качества рекомендательных систем вы знаете?

▪️Полнота (Coverage)
Эта метрика показывает долю рекомендованных объектов среди всех доступных объектов. Полноту имеет смысл оценивать в различных временных интервалах, чтобы понимать, как система справляется с задачей на разных этапах своей работы.

▪️Новизна (Novelty)
Новизна измеряет, насколько новые и неизвестные объекты система предлагает пользователю. Метрика помогает избежать ситуации, когда пользователю постоянно предлагаются одни и те же или слишком популярные объекты.

▪️Разнообразие (Diversity)
Это свойство системы показывает, насколько различны объекты, которые она предлагает. Высокое разнообразие способствует долгосрочной удовлетворенности пользователей, так как они получают больше разных и интересных рекомендаций.

▪️Serendipity
Это одна из самых сложных для формализации и измерения метрик. Serendipity отражает способность системы предлагать пользователю неожиданные, но релевантные рекомендации. Оптимизация этой метрики требует тонкой настройки модели, чтобы она могла учитывать необычные предпочтения пользователя.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/529

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The messaging service and social-media platform owes creditors roughly $700 million by the end of April, according to people briefed on the company’s plans and loan documents viewed by The Wall Street Journal. At the same time, Telegram Group Inc. must cover rising equipment and bandwidth expenses because of its rapid growth, despite going years without attempting to generate revenue.

Among the actives, Ascendas REIT sank 0.64 percent, while CapitaLand Integrated Commercial Trust plummeted 1.42 percent, City Developments plunged 1.12 percent, Dairy Farm International tumbled 0.86 percent, DBS Group skidded 0.68 percent, Genting Singapore retreated 0.67 percent, Hongkong Land climbed 1.30 percent, Mapletree Commercial Trust lost 0.47 percent, Mapletree Logistics Trust tanked 0.95 percent, Oversea-Chinese Banking Corporation dropped 0.61 percent, SATS rose 0.24 percent, SembCorp Industries shed 0.54 percent, Singapore Airlines surrendered 0.79 percent, Singapore Exchange slid 0.30 percent, Singapore Press Holdings declined 1.03 percent, Singapore Technologies Engineering dipped 0.26 percent, SingTel advanced 0.81 percent, United Overseas Bank fell 0.39 percent, Wilmar International eased 0.24 percent, Yangzijiang Shipbuilding jumped 1.42 percent and Keppel Corp, Thai Beverage, CapitaLand and Comfort DelGro were unchanged.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA