协同过滤算法的评价指标

协同过滤算法是一种常用的推荐系统算法，常用的评价指标包括：

1. 准确率（Precision）：表示推荐的物品中用户感兴趣的比例。

2. 召回率（Recall）：表示用户感兴趣的物品被推荐出来的比例。

3. 覆盖率（Coverage）：表示所有物品中被推荐出来的比例。

4. 多样性（Diversity）：表示推荐列表中物品之间的差异性。

5. 新颖度（Novelty）：表示推荐列表中的物品是否新颖，能否给用户带来惊喜。

6. 实时性（Timeliness）：表示系统能够多快生成推荐列表。

以上是常见的协同过滤算法评价指标，不同场景下可能会有所不同。