1、预测准确度：比如MAE，RMSE

2、分类准确度：

分类准确度定义为推荐算法对一个产品用户是否喜欢判定正确的比例。因此 ,当用户只有二元选择时 ,用分类准确度进行评价较为合适。因此，想要用准确率和召回率评价推荐算法，必须将评分分为两部分，高于某个评分，表示喜欢，低于这个评分，表示不喜欢。

准确率和召回率：

    准确率定义为系统的推荐列表中用户喜欢的产品和所有被推荐产品的比率:，准确率表示用户对一个被推荐产品感兴趣的可能性。

    召回率定义为推荐列表中用户喜欢的产品与系统中用户喜欢的所有产品的比率，召回率表示一个用户喜欢的产品被推荐的概率。