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10.系统评价指标与优化策略
10.1评价指标概述
在智能推荐系统中，基于内容的推荐系统的性能可以通过多种评价指标来衡量。这些指标不仅帮助我们了解系统的当前表现，还为后续的优化提供了方向。常见的评价指标包括准确率、召回率、F1分数、覆盖率、多样性、新颖性和用户满意度等。每种指标都有其特定的用途和计算方法，下面我们将详细介绍这些指标及其在基于内容的推荐系统中的应用。
10.1.1准确率（Precision）
准确率是指推荐系统推荐的项目中，用户实际感兴趣的项目的比例。准确率越高，说明推荐系统推荐的项目越符合用户的兴趣。
计算方法
准确率的计算公式如下
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