基于应用程序的性能指标
评估图嵌入的关键指标和标准为了评估图嵌入的性能，使用适当的评估指标非常重要。这使我们能够客观地衡量嵌入向量的质量和模型的实用性。
本节介绍一些关键指标及其使用方法。
我们还介绍了基准数据集的使用。评估指标总结：精度和可重复性准确率和召回率通常用于评估图嵌入。
例如，在节点分类任务中，精度衡量预测结果是否准确，而召回率检查我们是否遗漏了任何重要节点。
通过平衡地使用这些指标，您可以准确地评估模型的性能。如何评估嵌入向量的质量嵌入向量的质量主要通过降维和可视化技术来评估。
例如，您可以使用 t-SNE 或 PCA 将向量转换为二维，并直观地检查节点之间的关系是否得到正确反映。
聚类准确性也被用作质量评估的一部分。
适当的评估指标可能因应用程序而异。
例如，在推荐 手机数据 系统中，命中率和平均排名位置很重要。另一方面，在图分类中，F1分数和ROC-AUC是常用的。选择评估标准时的注意事项在选择评价标准时，需要选择与任务目的相符的指标。
此外，如果数据集有偏差，单一的评估指标可能无法准确衡量模型的性能。
因此，建议采用多个指标组合进行评价。
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