推荐算法的评估方法有很多种，常见的包括离线评估、在线评估和用户调查等。
离线评估：通过离线数据集来评估推荐算法的准确性。离线评估可以采用多种指标，如准确率、召回率、F1值、覆盖率等。通过对比不同算法在这些指标上的表现，可以评估算法的效果。
在线评估：在实际线上环境中进行A/B测试，将不同的推荐算法应用到用户中，收集用户的行为数据来评估算法的效果。通过比较不同算法的点击率、转化率、用户留存率等指标，可以判断算法的优劣。
用户调查：直接向用户收集反馈意见和满意度调查，了解用户对推荐系统的使用体验和满意度。可以通过问卷调查、用户访谈等方式来获取用户反馈，从而评估算法的效果。
除了以上方法，还可以结合实际案例分析来评估推荐算法的准确性和效果。例如，可以选择一个特定的推荐场景，采用不同的算法进行推荐，然后通过离线评估、在线评估和用户调查等方法综合评估算法的效果，找出最适合该场景的推荐算法。
综上所述，推荐算法的准确性和效果可以通过离线评估、在线评估、用户调查和实际案例分析等方法来进行评估，以提供管理者有效的决策依据。