推荐系统评估技术综述
本文综述了可解释推荐的评估策略，提出了按照评估方法和角度进行分类的不同分类方法，并分析了现有评估方法的（不）优点并提供了选取它们的一系列指南，并根据来自 IJCAI，AAAI，TheWebConf，Recsys，UMAP 和 IUI 等顶尖会议的 100 多篇论文提出了其完整的总结，最终旨在提供关于可解释推荐的全面而清晰的评估综述。
Feb, 2022
本论文提出了一种新的度量方法以及一种后征的算法来缓解推荐系统中热门偏执的问题，该方法在不同用户的角度下提供了更准确的度量，实验结果表明现有的解决方案还不能很好地处理用户对热门推荐物品的容忍度。
Mar, 2021
提出了一个简化推荐系统评估漏斗的新框架，通过分解成功定义为构建高效评估漏斗提供指导，并概述了最常见和有用的评估方法，讨论了它们的优缺点及相互补充的关系，最后给出了如何设计高效的推荐系统评估过程的建议。
Apr, 2024
我们的研究目的是调查和比较离线评估指标的在线表现。我们表明，在评估过程中对热门商品进行惩罚，并考虑交易时间能够显著提高我们选择最佳推荐模型的能力。我们的结果经过五个大规模真实推荐数据的平均处理，旨在帮助学术界更好地理解离线评估和更贴近推荐系统实际应用的优化标准。
Aug, 2023
量化推荐系统中的偏见和偏差是重要的，本文提出了四个度量指标来衡量受时间和敏感用户组影响的推荐系统中的流行度偏差，并展示了这些度量指标综合使用时能够全面了解敏感群体之间的不公平对待逐渐增加的情况。
Oct, 2023
我们开发了一个坚固的人本评估框架，该框架结合了七个不同的评估指标，用于评估五个最近开源的深度学习模型生成的推荐的质量。我们的评估数据集包含了离线基准数据和从 445 名真实用户收集的个性化在线推荐反馈。我们发现，（1）不同的深度学习模型在我们测试的多维度指标上有不同的优势和劣势；（2）用户通常希望在推荐中将准确性与至少一个其他人类价值相结合；（3）不同价值的组合程度需要仔细实验以达到用户偏好水平。
Jan, 2024
本研究回顾了推荐系统在电子商务、电子旅游、电子资源、电子政务、电子学习和电子图书馆等领域的不同技术和发展，并通过分析最近的研究，提供了当前发展的详细概述，识别了推荐系统中的现有困难，为实践者和研究人员提供了必要的指导和见解。
Aug, 2022