В исследовании, посвященном оценке рекомендательных систем, автор подготовила 60 000 сессий, однако метрика Hit@20 была рассчитана только по 748 из них. Это связано с тем, что отсутствие записи о покупке не всегда указывает на то, что посетитель не приобрел товар. Данные, собранные с помощью Coveo, побудили автора пересмотреть цели и методы подготовки данных.

Автор статьи рассматривает, какие действия могут быть видны модели и откуда берутся нулевые метки. Это важно для понимания того, как правильно интерпретировать данные и какие факторы могут влиять на результаты. Проблема с промахами отбора кандидатов также обсуждается, и автор утверждает, что они должны оставаться в метрике, чтобы обеспечить более точную оценку.

Данное исследование подчеркивает значимость корректной интерпретации данных в области рекомендательных систем. Правильное понимание метрик и их применение может существенно повлиять на эффективность таких систем, что имеет значение для бизнеса и пользователей, полагающихся на рекомендации.