現(xiàn)在社會對于電腦手機(jī)等電子設(shè)備運(yùn)用已經(jīng)非常廣泛，我們早已離不開電子產(chǎn)品。因此系統(tǒng)也一直在人們的工作和生活中起著至關(guān)重要的作用，生活中推薦系統(tǒng)也是無處不在的。平時(shí)工作、訂餐等都會推送給我們不同的系統(tǒng)，那么辨別系統(tǒng)好壞就成了我們的日常必修課，如何量化評價(jià)這種差異，多元化評估，如何根據(jù)不同的場景環(huán)境在內(nèi)容和用戶之間進(jìn)行適當(dāng)?shù)钠ヅ涠夹枰覀冹`活考量。能夠自我辨別系統(tǒng)的好壞就可以讓我們少走彎路，獲得更直接信息。

辨別系統(tǒng)好壞的方法是什么呢?如何根據(jù)不同的場景環(huán)境在內(nèi)容和用戶之間進(jìn)行適當(dāng)?shù)钠ヅ?即推薦系統(tǒng)的核心任務(wù)。在推薦系統(tǒng)流行的背后，在信息過載的情況下，人們需要通過算法幫助自己找到合適的內(nèi)容。每個(gè)人的興趣和需求不同，每個(gè)內(nèi)容的特點(diǎn)也不同。如何根據(jù)不同的場景環(huán)境在內(nèi)容和用戶之間進(jìn)行適當(dāng)?shù)钠ヅ?，即推薦系統(tǒng)的核心任務(wù)。

舉例來說，你通常在點(diǎn)外賣，它推薦的可能都是你經(jīng)常吃的附近的美食，如果你去了一個(gè)新的旅游目的地，它會為你推薦當(dāng)?shù)氐臒衢T特色餐飲。準(zhǔn)確識別和滿足用戶不同需求的能力，構(gòu)成了推薦系如何根據(jù)不同的場景環(huán)境在內(nèi)容和用戶之間進(jìn)行適當(dāng)?shù)钠ヅ?，即推薦系統(tǒng)的核心任務(wù)。

多元化評估方法，推薦系統(tǒng)通常服務(wù)于特定的業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)在不同的時(shí)間階段、場景和用戶群下有不同的目標(biāo)，需要靈活考慮。考慮到各種需求，我們的評估方法應(yīng)該靈活改變。對于不同的場景和用戶模型，設(shè)置單獨(dú)的測量標(biāo)準(zhǔn)。對于不同的業(yè)務(wù)指標(biāo)，分解推薦系統(tǒng)的在線和評估標(biāo)準(zhǔn)。所謂拆解，其實(shí)就是用高頻變化的指標(biāo)來近似代表我們追求的長期業(yè)務(wù)指標(biāo)。

如何量化評價(jià)這種差異呢?沒有單一的測量標(biāo)準(zhǔn)。推薦好不好，最容易想到的指標(biāo)是點(diǎn)擊率。如果我推薦的內(nèi)容是你滿意的，你一定會點(diǎn)擊使用。理論上，完美的推薦系統(tǒng)似乎應(yīng)該達(dá)到100%的點(diǎn)擊率。就拿信息產(chǎn)品來說，你每次刷新，刷出的10個(gè)內(nèi)容你都很喜歡，全部點(diǎn)開看，這說明我們的推薦很準(zhǔn)。但是，這將帶來明顯的問題，因?yàn)槲覀冏非蟾唿c(diǎn)擊率，所以我們將減少冒險(xiǎn)嘗試。我們不敢把任何不確定的內(nèi)容推給用戶。因此，我們只能將用戶點(diǎn)擊的類別反復(fù)推給他，形成信息繭房，造成用戶審美疲勞，然后離開。顯然，單一的測量標(biāo)準(zhǔn)不能保證推薦系統(tǒng)滿足我們的需求。

綜上所述，我們了解了辨別系統(tǒng)好壞的方法，當(dāng)然除了業(yè)務(wù)指標(biāo)，還需要考慮算法本身的評價(jià)方法。畢竟推薦系統(tǒng)的主體是算法模型。其評估方法也是很直接，就是預(yù)測的準(zhǔn)確性。如果您想了解更多關(guān)于系統(tǒng)的相關(guān)知識，請您繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。