Welche Metriken werden für die Offline-Bewertung von Empfehlungen verwendet (Recall@K, MAP, NDCG, MRR)?

Recall@K — Anteil der relevanten Elemente, die in den Top-K Empfehlungen gefunden wurden. Zeigt die Vollständigkeit.

MAP (Mean Average Precision) — durchschnittlicher Wert der Genauigkeit an allen Positionen mit relevanten Elementen, berücksichtigt Reihenfolge und Genauigkeit.

NDCG (Normalisierte Discounted Cumulative Gain) — Metrik, die die Relevanz und Position des Elements in der Liste berücksichtigt, mit abnehmendem Gewicht für Elemente niedrigerer Rangfolge.

MRR (Mean Reciprocal Rank) — durchschnittlicher Kehrwert der Position der ersten relevanten Empfehlung, zeigt, wie schnell der Nutzer das benötigte Element findet.

Beispiel: Wenn ein Nutzer relevante Elemente hat, zeigt Recall@K, wie viele davon im Top-K sind, und NDCG sowie MAP bewerten die Qualität der Rangfolge unter Berücksichtigung der Position.