KDD2020最佳论文学习:On Sampled Metrics for Item Recommendation
一、简介项目推荐任务需要根据上下文对大型项目目录进行排序,使用取决于相关项目位置的排名度量指标来评估项目推荐算法。为了加快度量的计算,最近的工作经常使用抽样的度量,其中仅对较小的一组随机项和相关项进行排名。该论文对抽样指标进行了更详细的调查,结果表明它们与确切指标的性能不一致。另外,实验结果表明抽样规模越小,指标之间的差异就越小,而且对于非常小的抽样规模,所有指标都会塌陷为AUC指标。所以该论文提