评估推荐系统多样性的方法

推荐系统是信息高效分发的手段，通过推荐更快更好地满足用户的不确定性需求。推荐系统的精准度、惊喜度、多样性等都是需要达到的目标，同时，推荐系统的稳定性，是否支撑大规模用户访问等方面也对推荐系统发挥价值起关键作用。

推荐系统可以很好地解决内容提供方、平台方 ( 提 ) 、用户三方的需求 ，推荐系统作为嵌入产品的服务模块，为用户提供内容的推荐，它的评估可以从以下四个维度来衡量（用户的维度，平台方的维度，推荐系统自身的维度，内容提供方的维度）

用户最重要的诉求永远是更方便快捷地发现自己想要 ( 喜欢 ) 的内容。推荐系统满足了用户的这个诉求，用户就会更多依赖推荐系统。

平台方提供一个平台，对接内容提供方和用户，通过服务好这两方来赚取商业利润。

准确度：推荐系统本身是一种机器学习方法，不管是分类，回归等都有自己的评估指标体系

实时性：用户的兴趣是随着时间变化的，推荐系统怎么能够更好的反应用户兴趣变化，做到近实时推荐用户需要的内容是特别重要的问题。