想问下用户多个embedding时，hit_rate怎么算呢？

当用户有多个embedding时，可以通过将这些embedding进行拼接（Concatenate）的方式来得到用户的综合embedding。对于这种情况，可以使用以下方法来计算hit rate：

1、对于每个用户，将所有的embedding进行拼接，得到用户的综合embedding。

2、对于每个用户，将其综合embedding与所有的item embedding进行相似度计算，得到一个分数列表。

3、将分数列表按照从大到小排序，取前K个分数对应的item作为推荐结果。

4、如果推荐结果中包含用户真实交互过的item，则认为推荐命中，否则认为推荐未命中。

5、统计所有用户的命中次数和总次数，计算hit rate。

当用户有多个embedding时，hit_rate（命中率）可以通过以下计算方式来计算：

1、对于每个用户，先将多个embedding求和或求平均得到一个表示用户的embedding。

2、对于每个测试项，计算其与每个用户embedding的相似度，选择最高的相似度来判断这个测试项是否与用户匹配。

3、计算所有测试项中被正确匹配的数量，除以测试项总数即可得到命中率。 例如，假设有10个用户，每个用户有3个不同的embedding表示，总共有30个embedding表示。对于每个用户，可以将3个embedding求平均得到一个表示这个用户的embedding。对于每个测试项，可以计算其与每个用户embedding的相似度，选择最高的相似度来判断这个测试项是否与用户匹配。最后计算所有测试项中被正确匹配的数量，除以测试项总数即可得到命中率。

需要注意的是，相似度的计算方式可以根据具体情况选择，例如可以使用余弦相似度、欧几里得距离等。此外，如果有多个测试项与多个用户匹配，可以使用其他指标如F1-score、准确率等来评估模型的性能。