一、准确率指标
该类型的指标大部分是推荐算法优化的目标，衡量着推荐算法的优劣。
1、准确率。
推荐给用户的商品中，属于测试集的比例，数学公式如下：
整个测试集的准确率为：
2、召回率。
测试集中有多少在用户的推荐列表中。数学公式为：
整个测试集的召回率为：
3、F1值。
准确率和召回率的加权，数学公式为：
4、Ranking Score。
数学公式为：
其中EU表示测试集中所有的边的集合，如果用户u对商品i在测试集中，则
Pui表示商品i在用户u的推荐列表中的位置，分母表示用户u的所有商品数目中除了用户已经购买过的商品外的所有商品。该值越小，说明测试集中的商品越靠前。
5、Hit ratio。
数学公式 为：
分母是所有的测试集合，分子是每个用户前K个中属于测试集合的个数的总和，该指标衡量是召回率，该指标越大越好。
6、NDCG。
数学定义为：
ri表示在第i个位置时的“等级关联性”，一般可以用0/1处理，如果该位置的物品在测试集合中，则ri=1，否则为0。另外ZK是归一化系数，表示后面的那一个累加求和公式的最好情况下的和的倒数，也就是ri=1都满足的情况下的后面那一坨的总和，为了使得NDCG计算出来的数值i都在0-1之内。
7、交叉熵。
这个指标作为其余机器学习的优化目标用的比较多，该指标在arxiv/pdf/1708.05031.pdf中首先被提出来。论文假设如果用户u购买了物品i,
最终的机器学习的模型的优化目标为：
8、MAE。
该指标对适合对数据集拥有打分进行评估，例如豆瓣影评，上面存在对每个电影的1-5的打分。数学公式为：
表示所有测试集中推荐预测的分和实际用户打的分的差异，该值越小越好。
9、RMSE。
该指标同样适用于对评分为数值打分的情景。数学公式为：
其含义类似于MAE。
二、非准确率指标
该类型的指标重载衡量推荐的结果的“个性化”“多样性”“新颖性”等指标，推荐的的愿景之一就是“千人千面”，推荐给每个人的商品都是只是他本人的兴趣使然，抑或是根据本人兴趣进行扩展的商品集合。至于为什么要进行兴趣扩展，因为“过拟合”同样是推荐系统面临的重要挑战之一，关于推荐系统的“过拟合”现象，在这里不做展开。
1、Hamming distance。
数学公式为：
其中c(i,j)c(i,j)表示用户 i,j 前K个推荐结果中有多少是相同的个数，N表示所有的用户数目。海明距离能够有效衡量两个用户推荐列表的差异，该值越大越说明用户之间的推荐结果越不相同，差异性越大。
2、Intrasimilarity ，内部相关性。
数学公式为：
其中sαβ表示商品αβαβ的相似度，相似的计算方式可以是Jaccard系数，皮尔森相关系数，向量余弦法等。对于用户u的推荐列表，如果物品与物品之间的相似度越大，说明推荐给用户的商品比较单一，推荐算法越发现不了新的物品；反之，如果该值越小，则推荐的物品越丰富，越有利于对用户的兴趣进行扩展。
3、Popularity，流行度指标。
数学公式为：
其
表示用户u的前K个推荐物品的集合，da表示α的被多少用户购买过，购买次数越多，则该商品越流行。该指标越大，说明推荐算法倾向于推荐“热度”越大、越流行的商品；反之，则越倾向于推荐比较冷门的物品，越能反映出用户的兴趣。
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