Mean Reciprocal Rank

MRR 은 가장 관련있는 첫 번째 아이템의 순위를 고려하는 성능 측정 방법

전체 사용자 집합 $U$ 에 대한 MRR 는 다음과 같이 계산됨

$$\mathrm{MRR}(O,U)=\frac{1}{|U|}\sum _{u\in U}\frac{1}{k_u}$$

주어진 query(User, $u$) 에 대해서 추천 결과를 생성하고, 관련있는 첫번째 추천 결과의 순위 $k_u$ 를 찾음 (순위는 1 부터 시작)

• Reciprocal Rank 는 $1/k_u$

B) MRR 계산 예시

C) 장점 및 단점

C.1) 장점

• 계산 및 해석이 간단함
• first relevant element 를 활용하는 측정 방식이므로, best item for query 와 같은 추천 방식에 가장 어울림

C.2) 단점

• 하나의 관련있는 아이템만 활용하고 나머지 관련있는 아이템들은 무시함

D) Related

E) References