对于像为用户推荐项目这样的任务，我可以将数据集拆分为两个：训练和测试数据集，我可以使用平均绝对误差来评估结果 . 但是，当我需要找到项目的类似项目时，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找到的类似项目是好还是不好，如何评估结果？
1 回答
您可能希望首先定义相似度函数（距离函数），例如余弦距离/欧几里德距离 . 然后可以确定和比较相似性 .