大家好，我在这个领域是个新手。我对推荐算法中准确性的方法感到困惑。据我所知，用户-商品的评分矩阵是稀疏的。我知道可以使用一些算法来预测缺失的值，并使用像RMSE或MAE这样的模型，但如何计算准确性呢？
对于一些商品，我不知道它们的真实评分。如果我使用0，会不会增加误差呢？
谢谢帮助！
回答：
与其他机器学习模型相比，衡量推荐系统的准确性实际上是比较困难的，因为我们没有明确的方法来判断推荐是否准确。但确实有计算准确性的方法。
你将拥有一个users * items矩阵，用于训练你的推荐系统。
假设你有10个用户和20个商品。
你的矩阵将是10 * 20的维度。
你可以做的就是将矩阵分为训练和测试数据集。
例如，你可以从10 * 20矩阵的右下角切出一个4 * 4的子矩阵。在剩余的矩阵上训练推荐系统，然后在4 * 4的切割部分进行测试。你将得到预期输出和系统的输出。使用这些，你可以轻松计算precision、recall和F1 score。
你应该从矩阵的不同部分切割出不同维度的子矩阵，然后计算这些分数，以了解你的系统整体表现如何。
