Какие метрики используются в рекомендательных системах образовательных платформ?

Некоторые метрики, которые используются в рекомендательных системах образовательных платформ:

• Precision. sky.pro Доля рекомендованных объектов, которые действительно интересны пользователю. sky.pro Метрика показывает, насколько точны рекомендации системы. sky.pro
• Recall. sky.pro Доля интересных объектов, которые были рекомендованы пользователю. sky.pro Метрика демонстрирует, насколько полно система охватывает интересы пользователя. sky.pro
• F1-score. sky.pro Гармоническое среднее между precision и recall. sky.pro Метрика позволяет учитывать как точность, так и полноту рекомендаций. sky.pro
• Доля решённых уроков от числа рекомендованных. habr.com Метрика говорит о том, насколько полезными и подходящими по сложности пользователи считают рекомендации. habr.com
• Ошибка предсказания. habr.com Метрика характеризует точность внутренней машинерии адаптивной системы. habr.com
• Количество запросов рекомендаций. habr.com Метрика позволяет отслеживать состояние системы. habr.com
• Время обработки запроса новой рекомендации. habr.com

Также для оценки эффективности образовательного проекта могут использоваться такие метрики, как COR (Completion Rate) — процент студентов, которые успешно завершили обучение, и NPS (Net Promoter Score) — индекс лояльности пользователей. netology.ru