レコメンドの評価は？(추천 평가)

출처: http://gihyo.jp/dev/serial/01/recommend_hadoop/0009

第9回　進化するレコメンドシステム 

(中略...)

評価には大きく分けて，レコメンド結果の評価，およびレコメンドシステムの評価があります。
평가는 크게 나누어, 리코멘드(추천) 결과의 평가 및 리코멘드(추천) 시스템의 평가가 있다.

レコメンド結果の評価も，レコメンドを導入するサービスにより異なります。サービスの判断ポイントとしては，
리코멘드 결과의 평가도 리코멘드를 도입하는 서비스에 따라 다르다. 서비스의 결정 포인트로는,

1. レコメンド対象のアイテムは何度も購入（アクセス）するものか？ 1回きりのものか？
   리코멘드 대상 상품은 여러 번 구입 (액세스) 한 것인가? 일회성인 것인가?
2. レコメンド対象のアイテムは嗜好品か実用品か？
   리코멘드 대상 상품은 기호품인가, 실용품인가?
3. アイテムの購入（アクセス）頻度と時間のどちらを優先するか？
   상품 구매 (액세스) 빈도와 시간 중 어느 쪽을 우선 할 것인까?
4. ユーザのアイテム消費期間の長さ
   사용자의 상품 소비 기간
5. アイテムの更新頻度
   상품 업데이트 빈도

などがあります。
등이 있다.

具体的な指標には，以下のものがあります。
구체적인 지표에는 다음과 같은 것들이 있다.

1. 適合率，再現率，被覆率
   적합율, 재현률(회수율), 피복률(적용범위)
2. 推薦アイテムの新鮮度，人気度
   추천 상품의 신선도, 인기도
3. Gini係数
   Gini 계수
4. クリック率
   클릭률
5. リピート率
   충성도
6. User stickiness
   유저 흡입력(친밀도)

一方で，レコメンドシステム自身の評価指標には他のシステムと同様に次のようなものがあります。
한편, 리코멘드 시스템 자체의 평가지표는 다른 시스템과 마찬가지로 다음과 같은 것이 있다.

1. レスポンスタイム(Response time)
   응답시간
2. スループット(Throughput)
   단위시간당 처리량
3. 初期導入コスト
   초기 도입 비용

また，定量化しにくいのですが，レコメンドのシステム全体の使い易さ，管理および運用コスト，さらに他のシステム（顧客管理や課金/決済など）との相性や連携のし易さも求められるでしょう。
또한 정량화하기 어렵지만, 리코멘드 시스템 전체의 사용이 용이한지, 관리 및 운영비용, 다른 시스템(고객 관리 및 과금 / 결제 등)과의 궁합(상성)과 연계 용이성도 요구되는 것이다.