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协同过滤算法的评估指标

在上一节中，我们介绍了协同过滤算法的基本原理和实现方法。这一节将重点讨论如何评估协同过滤算法的性能。评估指标是选择和优化推荐系统的关键因素，通过这些指标可以了解推荐系统的准确性和用户满意度。我们将详细介绍几种常用的评估指标，包括精确度（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1Score）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和归一化折损累积增益（NDCG）。

精确度（Precision）

精确度是指推荐列表中实际被用户喜欢的项目所占的比例。计算公式如下：

Precision

示例

假设我们有一个推荐