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社群媒體中顧客知識之挖掘：意見探勘技術開發
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確率與召回率的加權調和平均數，定義如式
5
。
（式
3
）
（式
4
）
（式
5
）
表
3
混淆矩陣
預測類別
Positive
Negative
真實類別
Positive
tp
f
fn
f
Negative
fp
f
tn
f
在計算完各個產品特徵個別的
F-measure
後，緊接著利用巨觀
(Macro)
和微觀
(Micro)
兩個方式來進行彙總，以簡化實驗數據，方便解讀。假設所有產品特徵的集合
為
F
，則 彙整後的
Macro-precision, Macro-recall
與
Macro-F-measure
定義如式
6
、式
7
與式
8
。
（式
6
）
（式
7
）
（式
8
）
而彙整後的
micro-precision, micro-recall
與
micro-F-measure
，則分別定義於式
9
、
式
10
與式
11
。
（式
9
）
（式
10
）
（式
11
）