NDCG归一化折扣累计增益(Normalized Discounted Cumulative Gain) 用DCG除以理想DCG,能够反映结果与理想状态的差异,便是归一化折扣累积增益NDCG: NDCG x,y,z的NDCG: NDCG_x,y,z 此时z和x有了度量,但依旧存在问题,那便是y的NDCG小于x,这肯定不合理,因为y在首位带来了收益,还在其他两个位置有收益,不应当比z的小...
假设推荐列表的相关性得分为 [3, 2, 3, 0, 1],计算 NDCG@3: DCG@3:3/log2(2)+2/log2(3)+3/log2(4)=3+1.262+1.5=5.762 IDCG@3:按理想排序 [3, 3, 2],3/log2(2)+3/log2(3)+2/log2(4)=3+1.893+1=5.893 NDCG@3:5.762/5.893≈0.978 参考 NDCG...
K为NDCG@K中的K NDCG就是归一化的DCG NDCG=DCGIDCG 额外讲一下个人理解,不一定正确: 在普通推荐中,测试集中正样本有一些交互的物品,取之中的k个,若k不足K就剩下的取负样本,把预测结果的分数从大到小排列,每有一个是在正样本中,就对DCG进行累加,IDCG的计算与正样本的排列顺序无关,因为正样本的相关系数都...
NDCG DCG 和IDCG增益(gain)保持一致,只是折损(排序)不一致。
ndcg原理ndcg原理 NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)是一种常用于搜索排序任务的评估指标,其原理如下: 首先,对于用户搜索的query,搜索引擎会返回一个结果列表。这个结果列表的好坏如何衡量呢?我们希望把最相关的结果放到排名最靠前的位置,因为大部分用户都是从上往下阅读的。NDCG就是为了解决这个问题而提出的...
简介:nDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)归一化折损累计增益是一种用于评估排序模型性能的指标,它考虑了两个方面:排序的正确性和相关性的程度。 介绍 nDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)归一化折损累计增益是一种用于评估排序模型性能的指标,它考虑了两个方面:排序的正确性和相关性的程度。
NDCG是对DCG的归一化扩展,它将DCG的结果除以一个理想排序结果的DCG,以消除不同排序结果之间的偏差。理想排序结果是指根据文档相关性得分进行排序的最佳结果。NDCG的计算公式如下: NDCG=DCG/IDCG 其中,IDCG表示理想排序结果的DCG。 二、NDCG的实现 在实际中,我们可以使用不同的编程语言和工具对NDCG进行计算。下面以Pyt...
综上所述,NDCG作为评估RAG系统性能的重要指标之一,在提升查询效率和答案准确性方面发挥着重要作用。通过优化检索模块、引入多模态数据、使用更强生成模型以及后处理和验证策略等措施,我们可以进一步提升RAG系统的性能,为信息检索领域的发展做出更大的贡献。在这个过程中,千帆大模型开发与服务平台等先进工具的应用也将为RAG...
NDCG,Normalized Discounted cumulative gain 直接翻译为归一化折损累计增益,可能有些晦涩,没关系下面重点来解释一下这个评价指标。这个指标通常是用来衡量和评价搜索结果算法(注意这里维基百科中提到了还有推荐算法,但是我个人觉得不太适合推荐算法,后面我会给我出我的解释)。DCG的两个思想: ...
ndcg指标(normalized discounted cumulative gain)是一种衡量排序结果质量的指标,它反映了排序结果的好坏,常用于搜索引擎、推荐系统等研究领域。 ndcg指标的计算方法是:首先,将排序结果的每个位置的得分进行归一化处理,然后,按照位置的顺序,计算每个位置的累计得分,最后,将归一化后的累计得分除以理论最优的累计得分,得到nd...