recometrics：隐式反馈推荐系统的评估指标

计算隐式反馈推荐系统的评估指标基于低秩矩阵分解模型，给出拟合模型矩阵和数据，从而可以比较各种库中的模型。指标包括P@K（precision-at-K，用于top-K建议）、R@K（在K时召回）、，AP@K（k处的平均精度），NDCG@K（k时的标准化折现累积收益），点击@K（从中计算“命中率”），右后@K（k处的倒数秩，从计算“MRR”或“平均倒数秩”）、ROC-AUC（接收器工作特性曲线）和PR-AUC（精确再调用曲线）。这些是根据诱发项目的排名按用户计算的通过模型，使用高效的多线程例程。还提供功能用于创建用于模型拟合和评估的列车测试分段。

版本：	0.1.6-3
进口：	卢比(≥ 1.0.1),矩阵(≥ 1.3-4),额外矩阵(≥ 0.1.6),浮动,RhpcBLASctl公司，方法
链接到：	卢比,浮动
建议：	推荐实验室(≥ 0.2-7),厘米频率(≥ 3.2.0),数据表,针织物,rmarkdown公司,kableExtra（额外）,测试那个
出版：	2023-02-19
作者：	科尔特斯
维护人员：	大卫·科尔特斯（David Cortes）<David.Cortes.rivera at gmail.com>
错误报告：	https://github.com/david-cortes/recometrics/issues
许可证：	BSD_2_子句+文件许可证
网址：	https://github.com/david-cortes/recometrics网站
需要编译：	对
CRAN检查：	重新计量结果

文档：

参考手册：	重新计量.pdf
渐晕图：	评估_推荐人_系统

下载内容：

包源：	重新计量_0.1.6-3.tar.gz
Windows二进制文件：	r-预发布：重新计量_0.1.6-3.zip，r版本：重新计量_0.1.6-3.zip，r-oldrel：重新计量_0.1.6-3.zip
macOS二进制文件：	r-prerel（arm64）：重新计量_0.1.6-3.tgz，r-release（arm64）：重新计量_0.1.6-3.tgz，r-oldrel（arm64）：重新计量_0.1.6-3.tgz，r-prerel（x86_64）：重新度量_0.1.6-3.tgz，r-release（x86_64）：重新计量_0.1.6-3.tgz
旧来源：	重新计量存档

链接：

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