在信息检索中用户满意度是如何衡量的?

在信息检索中用户满意度是如何衡量的?

Recall-at-k是用于评估信息检索系统 (例如搜索引擎或推荐系统) 的性能的度量。它测量当仅返回指定数量的top results (k) 时,系统从集合中检索相关项的能力。具体而言,recall-at-k量化了前k个结果中包括多少相关项目。这允许开发人员基于用户的查询来评估系统是否有效地为用户呈现最相关的信息。

要计算recall-at-k,您首先需要知道数据集中有多少相关项,以及系统提供的前k个结果中包含了多少相关项。recall-at-k的公式为: Recall-at-k = (在前k个结果中检索到的相关项的数量)/(数据集中的相关项的总数)。例如,如果搜索提供了总共20个相关文档中的5个相关文档,并且搜索结果集限于10个,则10时的召回率将是5除以20,即0.25,这意味着在前10个结果中检索到25% 个相关文档。

Recall-at-k特别有用,因为它可以让开发人员深入了解当结果仅限于固定数量的项目时,他们的系统对用户的性能如何。例如,在电子商务应用程序中,如果用户搜索 “跑鞋” 并且系统返回15个结果,则10时召回将测量在那些前10个结果中包括多少最相关的鞋选项。通过分析不同k值的recall-at-k,开发人员可以对其系统的有效性有细微的了解,并进行必要的调整以提高提供给用户的结果的相关性和质量。

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
Apache Flink在数据流处理中的作用是什么?
"Apache Flink 是一个开源的流处理框架,专为实时数据分析和处理而设计。它的主要作用是处理大规模数据流并以容错和可扩展的方式执行复杂事件处理。Flink 允许开发者编写能够处理无界数据集的应用程序——这些数据集是持续流入的,例如传
Read Now
无服务器平台如何支持持续集成?
无服务器平台通过简化部署过程并自动化许多软件开发中的任务,促进了持续集成(CI)。在传统设置中,开发人员往往需要管理服务器和基础设施,这可能会使CI流程复杂化。无服务器架构,例如AWS Lambda、Google Cloud Functio
Read Now
在联邦学习中,模型聚合是如何进行的?
在联邦学习中,模型聚合是一个过程,多台客户端设备在本地数据上训练自己的模型,然后将结果结合起来形成一个全局模型。客户端不共享原始数据,因为这样会带来隐私和安全风险,而是向中央服务器发送更新。这些更新通常包括反映客户端从其本地数据集中学习到的
Read Now