向量召回迭代离线评估指标

向量召回策略变量较多，通过线上效果调整参数成本较高，需要合适的离线评测指标进行策略好坏度量，以加快迭代效率。比较常用的如 #card

• Recall@K来度量模型的排序能力；
• 如AUC/GAUC指标来度量策略的点击/成交效率；
• 对于标注有query-item相关程度的样本，还可以使用F1或AUC等指标回归模型的相关性区分能力。
• 不同的离线迭代目标同样需要设计好评测样本，以提升指标的置信度。

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