召回建议系统采用的措施衡量客户实际购买的产品(点击数)与测试集中产品数量(| T |)的比率。
首先针对每个测试客户计算该度量,然后对测试集中的所有用户求平均值。有关基本概念的更多信息可以在Cremonesi等人的论文中找到。 (2010)Recom推荐算法在Top-n推荐任务上的表现 或在Herlocker等人的早期论文中。 (2004) 评估协同过滤调度系统
其他可能合适的指标可以兼顾,精确和召回。例如,F1-Score是两种测量的调和平均值,可以通过计算得出
然而,一些研究表明,客户通常从上到下查看推荐列表,通常只会感知列表顶部的少数产品。为了克服该问题,可以使用基于排序的测量,例如,平均平均精度(MAP)。