[发明专利]推荐效果的评估方法、装置、电子设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种推荐效果的评估方法，其特征在于，包括：

获取用户对待推荐对象的偏好数据；

基于所述偏好数据，并基于交叉验证的方式确定待评估推荐算法的评估指标；

基于所述评估指标对所述待评估推荐算法的推荐效果进行评估。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述偏好数据，并基于交叉验证的方式确定待评估推荐算法的评估指标，包括：

基于交叉验证的方式将所述偏好数据换划分为训练集以及测试集；

基于所述训练集对待评估推荐算法进行训练，并基于训练后的待评估推荐算法预测所述测试集中用户对所述测试集中待推荐对象的偏好预测数据；

基于所述偏好预测数据，并基于所述测试集中用户对所述测试集中待推荐对象的偏好数据，计算待评估推荐算法的评估指标的值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于交叉验证的方式将所述偏好数据换划分为训练集以及测试集，包括：

基于K折交叉验证的方式将所述偏好数据分为K组，并将所述K组中的一组指定为测试集，将除所述测试集以外的偏好数据指定为训练集。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于K折交叉验证的方式将所述偏好数据分为K组，包括：

基于K折交叉验证的方式，并依照时间戳先后的顺序将所述偏好数据分为K组，其中所述K组中各组对应时长相等。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述基于所述偏好预测数据，并基于所述测试集中用户对所述测试集中待推荐对象的偏好数据，计算待评估推荐算法的评估指标的值，包括：

基于所述偏好预测数据，并基于所述测试集中用户对所述测试集中待推荐对象的偏好数据，采用K折交叉验证的方式重复确定待评估推荐算法的评估指标的初始值；

将所述初始值的平均值确定为所述待评估推荐算法的评估指标的值。

6.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述评估指标包括评分准确度和/或使用准确度；

其中，所述评分准确度包括以下至少一项：

均方根误差；

平均绝对误差；

其中，所述使用准确度包括以下至少一项：

查准率；

真阳性率；

假阳性率；

真阴性率。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，若所述评估指标包括评分准确度以及使用准确度，所述基于所述评估指标对所述待评估推荐算法的推荐效果进行评估，包括：

基于所述使用准确度确定对各所述用户的推荐命中权重；

基于所述推荐命中权重以及所述评分准确度，确定所述待评估推荐算法的推荐效果。

8.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取用户对待推荐对象的偏好数据，包括：

获取用户对待推荐对象的操作行为；

基于所述操作行为确定所述用户对所述待推荐对象的偏好数据。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，基于所述操作行为确定所述用户对所述待推荐对象的偏好数据，包括：

基于预设的量化评价规则，并基于各所述操作行为的操作数据，确定所述待推荐对象的偏好数据。

10.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取用户对待推荐对象的偏好数据，包括：

发起对所述待推荐对象的调研DEMO；

基于所述调研DEMO的结果，确定用户对所述待推荐对象的偏好数据。