在推薦系統召回評估中，有許多關鍵指標需要考慮。這些指標可以幫助我們評估召回演算法的質量和效果，以便做出相應的改進和優化。
1. 召回率（Recall）
召回率是指推薦系統中正確召回的相關物品數量與所有相關物品數量的比例。一個好的召回率意味著系統能夠將用戶可能感興趣的物品準確地推薦給他們。
2. 準確率（Precision）
準確率是指推薦系統中正確召回的相關物品數量與系統總召回數量的比例。一個高準確率意味著系統能夠準確識別用戶的偏好並推薦相關的物品。
3. F1值
F1值是召回率和準確率的調和平均數，可以綜合評估推薦系統的召回和準確性能。
4. 平均召回率（Average Recall）
平均召回率是指推薦系統在不同用戶和物品的召回率的平均值。它可以幫助我們評估系統在整體上的召回表現。
5. 覆蓋率（Coverage）
覆蓋率是指推薦系統能夠覆蓋的物品數量與總物品數量的比例。一個高覆蓋率意味著系統能夠推薦更多不同類型的物品。
6. 多樣性（Diversity）
多樣性是指推薦系統在推薦物品時能夠兼顧用戶的不同興趣點和偏好，推薦出具有一定差異性的物品。
7. 新穎度（Novelty）
新穎度是指推薦系統在推薦物品時能夠給用戶帶來新的、有趣的體驗。
8. 用戶滿意度（User Satisfaction）
用戶滿意度是指用戶對推薦系統的滿意程度和體驗感受。通過用戶的反饋和評價，可以評估推薦系統的用戶滿意度。
9. 用戶留存率（User Retention）
用戶留存率是指在一定時間內使用推薦系統的用戶比例。一個高的用戶留存率意味著用戶對推薦系統的依賴性和滿意度較高。
10. 點擊率（Click-through Rate）
點擊率是指用戶對推薦物品進行點擊的比例。一個高的點擊率意味著用戶對推薦物品的興趣度較高。
11. 時效性（Timeliness）
時效性是指推薦系統能夠及時推薦與用戶當前興趣相關的物品。
12. 系統性能（System Performance）
系統性能是指推薦系統在推薦過程中的效率和響應速度。
綜上所述，推薦系統召回評估需要考慮召回率、準確率、F1值、平均召回率、覆蓋率、多樣性、新穎度、用戶滿意度、用戶留存率、點擊率、時效性和系統性能等指標。通過對這些指標的評估和分析，可以優化和改進推薦系統的性能，提升用戶體驗和滿意度。
