不同数据集下NDCG计算结果可能不同,因数据特性有别。数据稀疏性会影响NDCG计算,稀疏数据可能使结果有偏差。 推荐算法改进可提升NDCG值,例如采用新的排序策略。协同过滤算法的优化可能带来NDCG指标的提升。基于内容的推荐算法调整也可能让NDCG表现更好。评估NDCG时需确保数据的准确性和完整性。数据噪声可能干扰NDCG计算,...
K为NDCG@K中的K NDCG就是归一化的DCG NDCG=DCGIDCGNDCG=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...
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...
然后再对标注的分数从大到小重排,再计算一次DCG,这一次计算出的DCG就是iDCG,让二者相除得到的就是nDCG。 最后附一个在隐式反馈数据集计算ndcg的样例代码 importnumpyasnpnp.random.seed(2021)classModel:def__init__(self,k):self.k=kself.item_size=50def__call__(self,users):# 模型随机返回 k 个 item...
一、NDCG是什么? NDCG的全称是:Normalized Discounted Cumulative Gain(归一化折损累计增益) 在搜索和推荐任务中,系统常返回一个item列表。如何衡量这个返回的列表是否优秀呢? 例如,当我们检索【推荐排序】,网页返回了与推荐排序相关的链接列表。列表可能会是[A,B,C,G,D,E,F],也可能是[C,F,A,E,D],现在问题...
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: ...
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,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: ...
python ndcg指标python ndcg指标 NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)是一种用于评估信息检索或推荐系统排序质量的指标。它的计算方法基于评分的相关性和排序的准确性,可以帮助我们评估排序模型的效果。 在信息检索领域,我们经常需要对检索结果进行排序,以便用户可以更快地找到他们感兴趣的内容。而NDCG就是一种衡量...
三、NDCG,归一化折损累计增益 Normalized Discounted Cumulative Gain 3.1 NDCG指标 常用作排序模型的指标评估。DCG没有考虑到推荐列表和每个检索中真正有效结果(test items list) 的个数,所以最后引入NDCG,就是标准化后的DCG。比如小A同学搜了一个query,引擎返回一个推荐列表(搜索结果),一般从2个方面衡量列表质量: ...