1，MRR(Mean reciprocal rank) ,平均排名的倒数

国际上通用的对搜索算法进行评价的机制，即第一个结果匹配，分数为1，第二个结果匹配分数为0.5，......，第N个匹配分数为1/n，如果没有匹配的句子分数为0。最终的分数为所有得分之和，无监督学习的目标就是要正例要尽可能排在负例的前面。

正例一般选择有边连接的节点，负例全局采样。可以用相似度或者其他的算法，MRR是对结果进行排序后算的值。算MR的时候不考虑edge的权值

 

 

2，Long Tail Effect， 长尾效应

正态曲线中间的突起部分叫“头”，两边相对平缓的部分叫“尾”。

大部分的需求会集中在头部，称为流行

小部分的需求会集中在尾部，是个性化的需求。

这部分差异化的、少量的需求会在需求曲线上面形成一条长长的“尾巴”，而所谓的长尾效应就在于它的数量上，将所有非流行的市场累加起来就会形成一个比流行市场还大的市场

 

3,link prediction(链接预测）

这是一个Graph问题，目标是根据已知的节点和边，得到新的边（权值/特征）

 

# 自然语言处理 # 机器学习 # 边缘计算 # 深度学习 # pytorch
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