《表2 各算法在不同推荐数下的召回率》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
/%
由图9可知，不同算法的F1衡量指标随推荐数N变化的趋势基本一致，本文算法在推荐数较少时优于其他算法，推荐数较大时接近ULR-item CF算法。
| 图表编号 | XD00189230700 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.12.05 |
| 作者 | 高茂庭、杨涛 |
| 绘制单位 | 上海海事大学信息工程学院、上海海事大学信息工程学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表5 受害木在不同模型下的准确率、召回率和F1值》2020.07.25
- 《表5 在Foursquare数据集上不同主题数与阈值下的召回率》2020.12.01
- 《表4 在Yelp数据集上不同主题数与阈值下的召回率》2020.12.01
- 《表1 各算法在不同推荐数下的准确率》2020.12.05
- 《表1 Faster R-CNN和DPM算法在召回率为75%时对不同成熟度蓝莓果实的识别精确率（%）》2020.06.30
- 《表2 小障碍物在不同距离段下各算法的召回率》2020.01.01
- 《表2 不同读取器数下的各算法误差相对系数百分比》2020.03.28
- 《表2 3种算法在不同种群数下的运算时间》2019.12.20
- 《表5 蘑菇数据集上各算法在不同事务数下运行时间》2019.12.01
- 《表6 甲状腺疾病数据集上各算法在不同事务数下运行时间》2019.12.01
- 《表4 不同算法在测试集上的虚警率和召回率》2020.01.25
- 《表7 CNN模型在不同迁移源下的召回率》2019.10.01
- 《表3 不同算法在不同阈值下的召回率》2019.06.01
- 《表5 不同算法在真实数据集中的召回率》2019.01.30
- 《表2 本文算法在不同迭代次数下模型的识别准确率及召回率》2019.04.25
- 《表7 各算法在召回率上的性能比较 (mean±std%)》2019.01.30
- 《表2 推荐算法在不同K值下的性能》2018.12.01
- 《表2 数据集2在不同检索数量下的精确率和召回率比较Table 2 Comparison of accuracy and recall rates of dataset 2in different retrieval quantity》2018.06.30
- 《表2 不同算法在测试图像上的召回率比较》2019.12.01
- 《表3 不同聚类数在不同迭代次数下的召回率》2018.12.01