推荐引擎的精度和召回评估

Question

我正在使用精确度和召回来评估推荐引擎。到目前为止，我已经使用4个不同的数据集评估了系统，精度值分别为0.833,0.857,0.857和0.769。相同数据集的召回值分别为0.448,0.875,0.5504和0.512。如何使用这些结果来评估测试中的推荐引擎？我应该在相同的数据集上应用标准CF并检查值，还是有任何标准的精度基准和召回来对推荐系统进行分类？例如，如果precision是x并且rec是y，那么应该丢弃或接受该算法吗？

Answer 1

一个标准基准是使用Mean Average Precision。