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推荐系统的评估指标与方法
在构建智能推荐系统时，评估系统的性能是非常重要的一步。评估指标和方法的选择不仅关系到推荐系统的实际效果，还影响到系统的优化和改进方向。本节将详细介绍推荐系统的常见评估指标和方法，包括准确度、覆盖率、多样性、新颖性、实时性等，并提供具体的案例和代码示例来说明这些指标的计算和应用。
1.准确度评估
准确度评估是最直接的评估方法之一，主要衡量推荐系统预测用户偏好或行为的准确性。常见的准确度评估指标包括：
精确率（Precision）：在推荐的项目中，用户实际感兴趣的项目所占的比例。
召回率（Recall）：在用户实际感兴趣的项目中，
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