협업 필터링 추천 시스템 평가

추천 시스템은 종종 비교할 수 없는 다양한 방식으로 평가되어 왔습니다. 본 논문에서는 협업 필터링 추천 시스템 평가에서 중요한 결정 사항들, 즉 평가 대상 사용자 작업, 사용되는 분석 및 데이터 세트 유형, 예측 품질을 측정하는 방법, 품질 외의 예측 속성 평가, 그리고 시스템 전체에 대한 사용자 기반 평가를 검토합니다. 이전 연구자들이 사용한 평가 전략을 살펴보는 것 외에도, 단일 콘텐츠 도메인에서 다양한 정확도 측정 지표 분석에 대한 실증적 결과를 제시하는데, 이 지표들은 대략 세 개의 동등성 클래스에 속하는 것으로 나타났습니다. 같은 동등성 클래스 내 지표들은 강한 상관관계를 보였으나, 서로 다른 동등성 클래스 간 지표들은 상관관계가 없었습니다.