Mean Average Precision

Mean Average precision(MAP) 는 AP 의 평균을 계산하는 방법이다.

여기서 AP 는 각 query(User) 의 추천 결과에 대해서 계산할 수 있는 모든 precision 의 평균을 의미한다.

즉, 추천 결과에서 relevant item 에 대한 순위에 대한 집합이 $K$ 라면, AP 는 Precision@$k$ 의 평균을 의미한다 ($k\in K$).

B) MAP 예시

MAP 계산 예시: AP 를 먼저 계산하고, 계산된 AP 의 평균을 계산하면 MAP 를 구할 수 있다.

• 장점
  • 추천 결과를 집합으로 생각하는 Precision 과 달리, MAP 는 순서를 고려하여 Precision 을 계산할 수 있음
• 단점
  • Binary ratings(추천 결과가 관련 있는가/없는가) 에 대해서만 유용하고, numerical ratings (평점 1~5 ⭐ 시스템) 에 대한 추천 결과에서는 적절하지 않음