但为了区别客户在购物动作中的不同行为，亚马逊将其拆分，并赋予不同的叫法。可以看出，这三个数据在客户购买行为中并不是一条单一的动线上的，一次购买行为中，客户可能多次往返你的链接，并且通过不同的路径进入。但从长线来看，在页面质量没有发生巨大变化的前提下，三个数据和最终购买量的比例依然会说明一些问题。因此我们无法绝对准确地用数学模型来计算自己的链接表现，但可以从长期的数据分析出一个大概的走向。Page

Lp​ 池化在神经网络中的作用主要体现在以下几个方面：

命中率是衡量推荐系统准确性的指标之一。它表示。命中率的计算非常直接。你只需要统计推荐列表中用户实际感兴趣的项目数量，然后除以测试集中用户实际感兴趣的总项目数量。示例：假设一个用户在测试集中对5个项目感兴趣，推荐系统推荐了10个项目，其中3个是用户实际感兴趣的，那么命中率为 3/5 = 0.6。

但为了区别客户在购物动作中的不同行为，亚马逊将其拆分，并赋予不同的叫法。可以看出，这三个数据在客户购买行为中并不是一条单一的动线上的，一次购买行为中，客户可能多次往返你的链接，并且通过不同的路径进入。但从长线来看，在页面质量没有发生巨大变化的前提下，三个数据和最终购买量的比例依然会说明一些问题。因此我们无法绝对准确地用数学模型来计算自己的链接表现，但可以从长期的数据分析出一个大概的走向。Page