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我们在上文中给大家简单介绍了关于推荐系统在用户需求角度的分析判断方法，而今天我们就从推荐系统结构上来分析一下性能优劣吧。
一、准确度
作为推荐系统核心的推荐算法, 本身是一种机器学习方法，不管是预测、分类、回归等机器学习问题都有自己的评估指标体系。推荐系统准确度的评估也可以自然而然的采用推荐算法所属的不同机器学习范式来度量，我们在三部分会根据该方式来度量准确度指标。
关于准确度，二部分会详细说明具体的评估方法，准确度也是学术界和业界常用容易量化的评估指标。
二、实时性
用户的兴趣是随着时间变化的，推荐系统怎么能够更好的反应用户兴趣变化，做到近实时推荐用户需要的“标的物”是特别重要的问题。特别像新闻资讯、短视频等满足用户碎片化时间需求的产品，做到近实时推荐更加重要。
三、鲁棒性
推荐系统一般依赖用户行为日志来构建算法模型，而用户行为日志中会包含很多开发过程中、系统、人为 (比如黑客攻击) 等产生的垃圾数据，推荐算法要具备鲁棒性，尽量少受“脏”的训练数据的影响，才能够为用户提供稳定一致的服务。
四、响应及时稳定性
用户通过触达推荐模块，触发推荐系统为用户提供推荐服务，推荐服务的响应时长，推荐服务是否稳定 (服务正常可访问，不挂掉) 也是非常关键的。
五、抗高并发能力
推荐系统是否能够承受高并发访问，在高并发用户访问下 (比如双十一的淘宝推荐)，是否可以正常稳定的提供服务，也是推荐系统的重要能力。
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2025-02-12
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