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文档简介

阿里推荐算法测试方法共享事业部数据应用--敏仪提纲背景介绍推荐算法测试方法AEC推荐算法测试平台展望推荐业务介绍推荐业务介绍推荐算法框架介绍提纲背景介绍推荐算法测试方法AEC推荐算法测试平台展望优秀推荐算法评测维度用户卖家网站挑战：感性判断到指标量化高质量、感兴趣的商品大多数卖家用户反馈、促进成交常见推荐算法测试方法离线实验用户调查在线实验在离线数据集上通过离线指标预测算法推荐效果通过真实用户调查给出主观感受结果通过线上AB测试得到商业上关注的指标离线实验用户调查在线实验离线实验用户调查在线实验阿里推荐算法测试方法介绍测试报告上线说明算法正确性测试规则扫描白盒测试JOB监控数据规则字段记录单表表间MR单元测试MR集成测试MR性能测试业务规则业务过滤

一致性JOB性能JOB配置JOB报警算法结果集算法逻辑算法稳定性算法合理性测试失效率UV失效率、PV失效率2468覆盖率UV覆盖率、PV覆盖率多样性类目多样性、分散度、推荐结果多样分布、基尼系数准确率、召回率

类目准确率、类目召回率商品准确率、商品召回率共现度数据源比例、商品类型比例新颖性推荐对象更新率、推荐结果更新率排序质量DCG、NDCG时效性用户实时行为比率1357合理性指标构建合理性指标案例1失效率LOST

失效率衍生定义推荐算法无法为用户提供推荐数据占推荐全集的占比

指标描述及定义

统计计算方式脚本化

建立指标场景化基线指标构建的四个过程指标构建过程案例说明

指标定义衍生指标实现失效率基线UV失效率、PV失效率Shell+HIVE脚本实现指标计算过程LOST=2.63%算法测试指标案例合理性指标构建合理性指标案例2

多样性D(c)

多样性衍生定义表示推荐算法的N条数据中，数据拥有的某一属性的个数，统计各属性个数在全部N条数据中的比例。

指标描述及定义

统计计算方式脚本化

建立指标场景化基线指标构建的四个过程指标构建过程案例说明

指标定义衍生指标实现多样性基线类目多样性、分散度、基尼系数等Shell+HIVE脚本实现指标计算过程某场景的类目多样性算法测试指标案例算法测试体系构建基于用户的推荐基于商品的推荐基于内容的推荐基于事件的推荐基于LBS的推荐算法测试体系案例：基于商品的推荐算法测试体系提纲背景介绍推荐算法测试方法AEC推荐算法测试平台展望创建测试脚本构建测试任务发送测试报告沉淀测试场景模版生成

ODPSSQL生成路径创建通过测试脚本创建通过测试体系创建通过测试场景创建添加指标模版添加算法测试数据添加算法测试体系AEC平台功能介绍平台使用者平台管理员AEC平台主要功能展示AEC平台特点介绍标准化的算法测试方法

引导测试过程，沉淀测试结果规范化算法测试数据跨平台调度执行4123开放共建算法测试方法5提纲背景介绍推荐算法测试方法推荐算法测试平台（AEC）展望测试深度平台化大数据算法服务化Onlinelearning机器学习算法测试方法

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