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評價指標有哪些 十個評價指標,帶你認識推薦系統？( 二 )

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6. 驚喜度
所謂驚喜度 ， 簡單的解釋就是 ， 如果推薦結果和用戶的歷史興趣不相似 ， 但卻能夠讓用戶覺得滿意 ， 那么就可以說推薦結果的驚喜度很高 。想要兼顧推薦系統的驚喜度并不是一件容易的事情 ， 因為這意味著需要降低推薦結果和用戶歷史興趣的相似度 ， 所以可能會對預測準確度帶來一定的挑戰 。但毫無疑問 ， 用戶需要驚喜 ， 這會極大提升用戶的滿意度和使用體驗 ， 所以推薦系統對驚喜度的追求只會不斷提高 ， 且還需要在不影響預測準確度的前提下來實現 。
7. 信任度
所謂信任度 ， 是指用戶對推薦系統是否信任 ， 是否愿意“聽取”推薦系統的“建議” ， 而不是幾乎無視推薦頻道或推薦列表的存在 。信任度對推薦系統的意義非常重大 ， 因為基于用戶的信任推薦的內容和商品 ， 更能夠讓用戶產生興趣；而如果失去了用戶的信任 ， 那么你推薦的任何內容和商品 ， 都會讓用戶覺得像是廣告 ， 而難以產生興趣 。這就如同兩個人向你分別推薦同一件商品 ， 一個人是你的朋友 ， 而另一個人不是 ， 你會聽誰的？相比其它指標 ， 信任度多少有些感性 ， 因此提升的方法也很多 ， 例如可以考慮增加推薦系統的透明度 ， 想辦法讓用戶了解推薦系統的運行機制 ， 并得到用戶的認可 ， 甚至可以通過一些自媒體做一些宣傳；此外 ， 例如在你推薦的內容概要中 ， 提示用戶“你的xx個朋友已經閱讀過了” ， 也是一種間接提升推薦系統信任度的方法 。
8. 時效性
推薦系統的時效性包括兩個方面 ， 一方面是 ， 在很多應用中 ， 因為內容具有很強的時效性 ， 所以需要在內容還具有時效性時就將它們推薦給用戶；而另一方面是 ， 用戶的需求可能也具有一定的時效性 ， 例如當一個用戶剛剛在移動電商應用中下單購買了一部新手機時 ， 如果推薦系統能夠立即給他推薦相關配件 ， 那么肯定比第二天再給用戶推薦相關配件更有價值 ， 轉化率更高 。這兩個方面 ， 前者更依賴被推薦的內容本身 ， 而后者則需要建立在對用戶行為實時分析的基礎上 。
9. 健壯性
任何一個能帶來利益的算法系統都會被人攻擊 ， 例如搜索引擎的作弊和反作弊斗爭就異常激烈 ， 因為如果能讓自己的內容或商品排在匹配某個搜索詞的搜索結果的第一位 ， 那么就會帶來極大的用戶流量 ， 也就意味著巨大的商業利益 。推薦系統也會遇到同樣的作弊問題 ， 而健壯性（即魯棒性）指標 ， 則可以用來衡量了一個推薦系統抗擊作弊的能力 。強化推薦系統的健壯性 ， 比較重要的方式就在于提升剔除噪聲數據的能力 ， 畢竟大規模的攻擊 ， 例如利用水軍攻擊影評網站的評分系統 ， 其用戶行為與正常用戶會是有明顯區別的 ， 所以想提升系統的健壯性 ， 就應該最大限度地識別出這些噪聲數據 ， 并把他們的影響降到最低 。
10. 商業目標
前面的九個指標 ， 有時候很難完全兼顧 ， 甚至于有些指標在某種程度上會形成一定程度的互斥關系 。而如何平衡這些指標 ， 則還需要從經濟效益和商業目標層面進行綜合考慮 。此外 ， 對于不同階段的產品 ， 例如有的產品處于打磨試錯積累種子用戶階段 ， 有的產品處于燒錢打市場階段 ， 有的產品處于規?；A段 ， 其推薦系統的策略也是會有所差異的 。

評價指標有哪些 十個評價指標,帶你認識推薦系統？

文章插圖
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