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논문용 자료 조사
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논문용 자료 조사
OCR 정의 조사 내용
콘텐츠 기반 필터링 조사 내용
TF-IDF 조사 내용
코사인 유사도 조사 내용
성능 평가 방법 조사 내용
P
r
e
c
i
s
i
o
n
@
k
=
정확히 예측한 아이템 수
총 예측한 아이템 수
=
T
P
T
P
+
F
P
Precision@k=\frac{정확히\ 예측한\ 아이템\ 수}{총\ 예측한\ 아이템\ 수}\ = \frac{TP}{TP\ + FP}
P
rec
i
s
i
o
n
@
k
=
총
예측한
아이템
수
정확히
예측한
아이템
수
=
TP
+
FP
TP
R
e
c
a
l
l
@
k
=
정확히 예측한 아이템 수
실제 관심 아이템 수
=
T
P
T
P
+
F
N
Recall@k=\frac{정확히\ 예측한\ 아이템\ 수}{실제\ 관심\ 아이템\ 수} = \frac{TP}{TP\ + FN}
R
ec
a
ll
@
k
=
실제
관심
아이템
수
정확히
예측한
아이템
수
=
TP
+
FN
TP
T
F
−
I
D
F
(
t
,
d
,
D
)
=
t
f
(
t
,
d
)
×
i
d
f
(
t
,
D
)
TF-IDF(t,d,D)=tf(t,d)\times idf(t,D)
TF
−
I
D
F
(
t
,
d
,
D
)
=
t
f
(
t
,
d
)
×
i
df
(
t
,
D
)
1
−
(
오류거리
/
전체길이
)
(
0
≤
1
−
N
E
D
≤
1
)
1\ -\ (오류거리\ /\ 전체길이)\ (0\ \le 1\ - NED\ \le 1)
1
−
(
오류거리
/
전체길이
)
(
0
≤
1
−
NE
D
≤
1
)
