Die meisten Data Scientists optimieren MAP@K, Recall, NDCG, aber verbessern diese Metriken wirklich die Empfehlungen?
Bei Lucklytics gehen wir über Metriken hinaus und sorgen für echte Nutzerbindung & Retention. Hier ist der Grund, warum wir MAP um das 3-fache gesenkt haben – und bessere Ergebnisse erzielt haben.
🎯 Das Problem: Wenn ein hoher MAP den Nutzern nicht hilft
Die Optimierung von MAP@10 sollte zu besseren Empfehlungen führen, oder? Nicht immer.
❌ Problem: Modelle bevorzugen Mainstream-Hits und ignorieren den Nutzerkontext.
❌ Ergebnis: Empfehlungen werden generisch, was die Nutzerbindung reduziert.
📌 Beispiel: Ein Nutzer sieht sich Aladdin an. Ein High-MAP-Modell schlägt vor:
1️⃣ Ein Kriegsdrama
2️⃣ Ein zufälliger Actionfilm
3️⃣ Ein beliebter Blockbuster
Warum? Popularity Bias – hochfrequentierte Inhalte dominieren, selbst wenn sie irrelevant sind.
📌 Schritt 1: Popularity Bias bekämpfen
🔍 Die meisten Recommender-Datensätze folgen einer Power-Law-Verteilung – einige wenige Top-Items dominieren das System.
📊 Wie erkennt man das?
✅ Modell-Ausgabe mit einem einfachen Popularitäts-basierten Recommender vergleichen.
✅ Wenn 50 %+ der Ergebnisse übereinstimmen, liegt ein Bias vor.
Bei Lucklytics testen wir auf Popularity Intersection – wenn 40 %+ der Empfehlungen mit einem naiven Popularitätsmodell übereinstimmen, nehmen wir Anpassungen vor.
🛠️ Schritt 2: Optimierung für Serendipity
🔹 Serendipity = Unerwartete, aber relevante Inhalte empfehlen.
🔹 MAP-fokussierte Modelle → Generische, überverwendete Inhalte.
🔹 Serendipity-Modelle → Vielfältigere & interessantere Vorschläge.
📌 Aber zu viel Serendipity kann nach hinten losgehen!
⚠️ Zu viele unbekannte Inhalte → Nutzer verlieren das Interesse.
Bei Lucklytics balancieren wir:
✅ Recall ohne Popularity Bias (entfernt die Top-100 am häufigsten empfohlenen Items)
✅ Mean Inverse User Frequency (MIUF) (bevorzugt Long-Tail-Inhalte)
✅ Kontrollierte Popularity Intersection (verhindert Dominanz von Trend-Inhalten)
🔄 Schritt 3: Die Macht der visuellen Evaluation
🚫 Reine Metriken allein retten Ihr Modell nicht. Ein hohes MAP-System kann trotzdem in der Praxis scheitern.
👀 Lösung? Visuelles Testing!
Anstatt sich nur auf Zahlen zu verlassen, prüft Lucklytics manuell Empfehlungen für verschiedene Nutzertypen:
📌 Neue Nutzer (Cold Start)
📌 Nischen-Nutzer (spezifische Vorlieben)
📌 Allgemeine Nutzer (breite Interessen)
🔬 Pro-Tipp: A/B-Tests mit menschlich kuratierten Empfehlungen – würde ein Filmexperte dasselbe empfehlen?
🏆 Lucklytics’ ausbalancierter Ansatz für Recommender-Systeme
Nach hunderten Tests haben wir festgestellt:
🚫 Hohes MAP, 60 %+ Popularity Intersection → Zu generisch.
🚫 Zu viel Serendipity → Empfiehlt Nischeninhalte, die niemand nutzt.
✅ MAP ~0.045, Recall 0.11, Popularity Intersection < 15 % → Ausgewogene, personalisierte Empfehlungen.
🎯 Fazit: Das beste Recommender-System ist nicht das mit dem höchsten MAP – sondern das, das Nutzer langfristig bindet.
🚀 Lucklytics: Daten in Wachstum verwandeln
Bei Lucklytics gehen wir über Metriken hinaus – wir bauen business-getriebene Recommender-Systeme für echtes Nutzerengagement.
✅ Popularity Bias reduzieren
✅ MAP, Recall & Serendipity ausbalancieren
✅ Visuelle Evaluation & praxisnahe Tests nutzen
🔗 Möchten Sie Ihr Recommender-System optimieren? Lassen Sie uns sprechen: www.lucklytics.com