areylng

But you still haven't explained how the optimal threshold for MVSS is determined, why doesn't F1 reach 0.753? Your open-source program also doesn't seem to reach COVER's 0.824. It's strange...

感谢解答，还有一个问题： 在创建测试集的时候，这里以list的方式创建了正负样本。  然后推理测试的时候生成了`test_true_label`，value是一个二维的list.  后面召回了50个电影id，并计算召回率:  二维list不能转换成set 这里实际上会报错：  此外，这里计算hit的时候，以及计算召回率的时候，是不是都只需要考虑正样本呢？  

感谢大佬回复 有个题外话，想问下目前大厂做推荐系统是用torch比较多还是用tf.keras比较多呢？