Recall@5 和 MRR@5 与 NDCG@5 的区别主要体现在以下几个方面：1. 定义和计算：- Recall@5：召回率，衡量的是推荐系统在排名前5项时能召回多少用户真实感兴趣的物品。- MRR@5：平均倒数排名，表示的是推荐列表中第1个命中项的平均排名为1/(i +1.0)，其中i是命中项在推荐列表中的排名。- NDCG@5：归一化折损累计增益，是通过考虑推荐结果的排名位置对推荐质量的影响而设计的，它不仅考虑了命中项的数量，还考虑了这些命中项在推荐列表中的位置。2. 衡量标准：- Recall@5：关注的是推荐结果的覆盖面，即推荐的物品中有多少是用户真正感兴趣的。- MRR@5：更加重视推荐结果的顺序，即越靠前的推荐结果越受重视。- NDCG@5：是综合了Recall和MRR的指标，既考虑了推荐结果的数量，也考虑了推荐结果的排序。3. 应用场景：- MRR@5 和 NDCG@5往往用于排序效果较好的推荐场景中，更加关注推荐结果的排序。- Recall@5则更多用于召回阶段，衡量的是系统能召回多少用户真正感兴趣的物品。4. 评价维度：- MRR@5：主要评价用户对推荐列表的满意度，即用户能否在其关注的前几项中找到需要的信息。- NDCG@5：则综合考虑了用户需求（Recall）和推荐结果的排序质量（MRR），是更加全面和严格的评价指标。总结来说，Recall@5 主要反映的是推荐系统的覆盖能力，MRR@5更多关注的是推荐结果的排序质量，而NDCG@5则是一个综合的评价指标，同时考虑了推荐结果的数量和排序质量。
