machine-learning - 如何评价 svd 类似项目？

Question

对于像为用户推荐商品这样的任务，我可以将数据集一分为二：训练数据集和测试数据集，我可以使用平均绝对误差来评估结果。但是，当我需要查找一个项目的相似项目时，我不知道如何评估结果。例如，

输入：

    userid,itemid,score
    1、123、5
    2, 222, 1
    ……

svd.similar(123)

输出可能是：(222,0.98),(121,0.78)...我不知道从svd找到的类似项目好坏，如何评估结果？

Answer 1

您可能想先定义一个相似函数（距离函数），例如余弦距离/欧几里得距离。然后可以确定和比较相似性。