标签： machine-learning data-mining recommender-systems
我已经创建了一种推荐系统，其工作方式如下：
-每个用户选择一些过滤器，并根据这些过滤器生成一个得分
-根据这些得分，使用k均值对每个用户进行聚类
-每当用户收到建议时，我都会使用pearson的关联性来查看哪个用户与同一集群中的其他用户具有最佳关联性
我的问题是我不太确定评估该系统的最佳方法是什么？我已经看到一种方法是隐藏数据集的某些值，但对我而言并非如此，因为我无法预测得分。
我可以使用任何度量标准吗？