(3)多样性
一个好的推荐系统不仅可以准确地预测用户偏好,还可以扩展用户的视野,帮助用户发现他们可能感兴趣但不容易找到的东西 。
例如:你在一个电子商务网站上买了一双鞋,然后你每次登录这个网站,他都会向你推荐鞋子 。在这种情况下,您会对推荐系统感到非常失望 。这是典型的缺乏多样性 。性别 。如果用户的偏好已知,大部分推荐系统会向他推荐感兴趣的,一小部分会是测试新兴趣的更好策略 。
(4)新奇
新颖的推荐是指向他们以前没有听说过的用户推荐项目 。
(5)惊喜
如果推荐结果与用户的历史兴趣不相似,但让用户感到满意,那么可以说推荐结果具有高度的惊喜性 。与新颖性的区别在于,推荐的新颖性仅取决于用户是否听说过该推荐 。
(6)信任
如果你有两个朋友,一个是你信任的,另一个是经常开火车的,那么如果你信任的朋友推荐你去某个地方旅行,你更有可能听从他的推荐,但如果那个朋友充满 建议您前往相同的地方,但很有可能您不会 。这两个人可以看作是两个推荐系统 。虽然他们的推荐结果相同,但用户可能会有不同的反应,这是因为用户对他们的信任程度不同 。
(7)实时
推荐系统的实时性包括两个方面:一是实时更新推荐列表,满足用户新的行为变化;二是向用户推荐系统中新添加的物品 。
(8)鲁棒性
任何能够带来收益的算法系统都会受到攻击 。最典型的案例就是搜索引擎作弊与反作弊的斗争 。鲁棒性衡量推荐系统抵抗作弊的能力 。
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