Hopes new indicators and functions can be added QRec-Evaluation about qrec HOT 3 CLOSED

两种评估方法的比较参见kdd 20 best paper https://dl.acm.org/doi/10.1145/3394486.3403226

基于负采样的评估是过去算力不足时的一种折中办法，现在已经过时了。关注这点没什么意义。

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Hit@K 参见https://github.com/Coder-Yu/SELFRec/blob/main/util/evaluation.py

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余老师您好：
Hit Ratio@K 的指标，我按照您给的link和指点，已经在QRec里加上了。模块化的操作，真的很棒！！！
我这才发现，您是把 Self-Supervised Learning的模型，又单独新开源了一个 SELFRec的项目， 像MHCN就也在里面。感谢您的无私分享和付出。
rankingMeasure时，针对某个user，负采样100个或者1000个那个，看了您给的文章，说这样做确实是有偏差的。现在在算力足够的情况下，都是对所有的item进行一个排序，而不是仅仅取 user unrated item。但我现的情况是确实需要对比一下，我在开题里写了，现在没办法改了，MHCN是目前SoRec新技术里的SOTA，我地要跑实验看。我自己尝试后，现在也没改成功，相比只包含一个model的开源项目，您这个信息太丰富了，我对QRec还没有掌握。
我看应该是在这个位置改 https://github.com/Coder-Yu/QRec/blob/master/base/iterativeRecommender.py#L123 但是我发现，只把这个地方的candidates改成当前user unrated 的1000/100个 items时， 会报error。我没找到还要改哪里。
希望您在百忙之中，再给指点得稍微细一点，或者加上这个功能。感谢感谢！！

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