对数法能用于推荐排序？

可以。对数法是AUC在推荐排序中的核心应用，常用于评估推荐列表的顺序质量。

典型场景：

用户点击预测（正=点击，负=未点击）
商品推荐排序（正=购买，负=未购买）

计算方式（与二分类相同）：

按预测得分从高到低排序推荐物品
对每个正样本（如点击），数排在它后面的负样本
AUC = 总正负对数 / (正样本数 × 负样本数)

意义：

AUC = 0.8 表示随机选一个点击商品，有80%概率排在一个未点击商品前面
值越接近1，推荐排序越优

注意：大规模推荐中常用简化版AUC（如GAUC），按用户分组计算后平均，以消除用户偏好差异。