Question

对于像为用户推荐项目这样的任务，我可以将数据集拆分为两个：训练和测试数据集，我可以使用平均绝对误差来评估结果。但是，当我需要查找项目的类似项目时，我不知道如何评估结果。例如，

输入：

    userid,itemid,score
    1,      123,    5
    2,      222,    1
    ....

svd.similar(123)

输出可能是：（222,0.98），（121,0.78）...... 我不知道从svd找到的类似物品是好还是不好，如何评估结果？

Answer 1

您可能希望首先定义相似度函数（距离函数），例如余弦距离/欧几里德距离。然后可以确定和比较相似性。