为什么选取recall@1，recall@5，recall@10作为序列推荐算法评测标准的参数

在序列推荐算法中，recall@k是一种常用的评测指标，它用于衡量算法在前k个推荐物品中命中用户历史行为序列的比例，即推荐列表中有多少个物品与用户实际行为序列中的物品匹配。因此，recall@k越高，说明算法的推荐效果越好。

选择recall@1、recall@5和recall@10作为评测指标的原因是：

1. recall@1表示用户实际行为序列中下一个物品是否出现在推荐列表的第一个位置。如果recall@1很高，说明算法能够准确地预测用户的下一个行为，用户体验会更好。

2. recall@5和recall@10表示用户实际行为序列中下一个物品是否出现在推荐列表的前5或前10个位置。这两个指标比recall@1更加宽松，更能反映算法的整体推荐效果。同时，由于推荐列表通常只有几十个物品，将k设为5或10也更加实际。

因此，使用recall@1、recall@5和recall@10作为评测指标能够全面、客观地评估序列推荐算法的性能。