1,MRR(Mean reciprocal rank) ,平均排名的倒数

国际上通用的对搜索算法进行评价的机制,即第一个结果匹配,分数为1,第二个结果匹配分数为0.5,......,第N个匹配分数为1/n,如果没有匹配的句子分数为0。最终的分数为所有得分之和,无监督学习的目标就是要正例要尽可能排在负例的前面。

正例一般选择有边连接的节点,负例全局采样。可以用相似度或者其他的算法,MRR是对结果进行排序后算的值。算MR的时候不考虑edge的权值

2,Long Tail Effect, 长尾效应

正态曲线中间的突起部分叫“头”,两边相对平缓的部分叫“尾”。

大部分的需求会集中在头部,称为流行

小部分的需求会集中在尾部,是个性化的需求。

这部分差异化的、少量的需求会在需求曲线上面形成一条长长的“尾巴”,而所谓的长尾效应就在于它的数量上,将所有非流行的市场累加起来就会形成一个比流行市场还大的市场

3,link prediction(链接预测)

这是一个Graph问题,目标是根据已知的节点和边,得到新的边(权值/特征)

专业词汇扫盲:MRR(Mean reciprocal rank) ,long-tail,link prediction相关推荐

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