感受
想坚持做一件事，其实真的不容易。从这个系列的第一篇文章开始，当时制定了计划，但现实中总能找到各种理由把它抛之脑后。
现在已经是计划的第二周，但是写的还是上周应该完成的内容。
看书写文章这个事一直都在心里记着，而且之前也把计划也公布于众了，那么就应该坚持。
第三节 推荐系统评测总结
说了那么多评测指标，有的在现实中并不容易实现。推荐系统的最终目的是实现商业目标，所有的都应该以此为中心。
关于离线实验优化目标（也可以从侧面作为一个系统目标），用数学表达为：
最大化预测准确度
使得 覆盖率 > A，多样性 > B，新颖性 > C。
基尼系数详解
缘由：看到覆盖率那节的时候，有个基尼系数的公式，而且作者也提供了代码实现（书中代码有误）。可是这基尼系数是怎么来的呢？ 于是根据作者注解到参考文章《Evaluating Recommendation Systems》中查找，但没发现有推导过程，此文章又提到了《Evaluating Recommendation Systems》，浏览一遍后仍然没发现推导过程。后来想，算了吧，还是得自己推导吧。。。
阐述：
1. 来源（摘录维基百科）：基尼系数（英语：Gini coefficient），是20世纪初意大利学者科拉多·基尼(另一说赫希曼)根据劳伦茨曲线所定义的判断年收入分配公平程度的指标[4]，是比例数值，在0和1之间。
2. 迁移：基尼系数越大，代表贫富差距越大。用在推荐系统中就是：基尼系数越大，覆盖率越小，即商品的流行度（某商品在推荐中出现的次数/所有商品在推荐中出现的次数）不均匀；反之，基尼系数越小，覆盖率越大（大多数商品都能被推荐出来），则商品的流行度比较均匀。
3. 推导过程：
主要的推导目的为：
（1）图示说明。假设有10个商品，被推荐次数分别为[5,18,12,45,34,26,17,27,206,610]。根据这10个商品画出gini系数图像（代码），如下(画图时已按流行度从小到大排序)：
（2）过程阐述。我们要求的目标为 ，即A的面积比上A+B的面积。由于曲线为不规则形状，方程不易求出，所以可通过积分求面积。即求每个小格子的面积，然后加起来。
符号说明：
* 为蓝色曲线的方程，
* 为到第 i 个商品的流行度累计和，即
，
* 为第
个商品的流行度，
按照流行度从小到大排序后第 j 个商品，
*
（3）详细推导。先求积分（通过求小梯形面积和）
然后带入：
最终推导的结果和书上不太一样，书上前面的系数为，如果认为曲线的第一个点为
，则可得出书上的结论。不过没关系啦，在工程计算上几乎没有差别。
4. 计算过程（github）。根据上面推导的公式带入例子数据，基尼系数为：
G = 0.6992
5. 结果分析
0.6992 如果用来评价贫富差距，说明有钱人太少且非常有钱，他们占了大部分财富。
这里用来评价商品覆盖率，则商品流行度明显不均衡。
