[Article] Mean Average Precision (mAP) for Recommendation System

• **MAP (Mean Average Precision)**: 정보 검색에서 사용되는 주요 평가 지표로, 알고리즘이 아이템의 순위를 예측해야 할 때 사용됩니다. 사용자 추천 시스템에서도 활용 가능합니다 (예: 아마존의 추가 구매 추천 기능).

• **Precision과 Recall**: Precision은 예측한 아이템 중 실제로 관련 있는 아이템의 비율을, Recall은 사용자가 원하는 모든 아이템 중 알고리즘이 실제로 추천한 아이템의 비율을 나타냅니다.

• **Average Precision (AP) 계산**: 추천 시스템이 제공하는 N개의 아이템 중 사용자가 실제로 원하는 아이템이 m개일 때, 각 추천 아이템이 관련 있는지의 여부(rel)에 따라 Precision을 계산하고 이를 평균내어 AP를 구합니다.

• **MAP 계산 방법**: 모든 사용자에 대해 AP를 계산한 후 이를 평균내어 MAP를 도출합니다. AP 계산 시 사용자가 원하는 아이템 수(m)와 추천 아이템 수(N) 중 작은 값으로 정규화하여 계산할 수 있습니다.