IDCG理想折扣累积增益(Ideal Discounted Cumulative Gain) 固定每一个效果的收益数量,我们认为对于该收益数量,最理想的状态是全部放在队列前面,即x和y的3个收益都应当发生在1-3位,z的1个收益应当发生在首位。计算理想状态的DCG: IDCG NDCG归一化折扣累计增益(Normalized Discounted Cumulative Gain) 用DCG除以理想DCG,...
NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain,归一化折损累计增益)是推荐系统和信息检索中常用的评估指标,用于衡量排序列表的质量。它不仅考虑推荐结果的相关性,还考虑其排序位置,越靠前的相关项对得分的贡献越大。 CG@K=Σi=1Kreli DCG@K=Σi=1Krelilog2(i+1)(原公式) ...
概念 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: 1、高关联度的结果比一...
import numpy as npdef ndcg(rel_true, rel_pred, p=None, form="linear"): """ Returns normalized Discounted Cumulative Gain Args: rel_true (1-D Array): relevance lists for particular user, (n_songs,) rel_pred (1-D Array): predicted relevance lists, (n_pred,) p (int): particular r...
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: ...
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...
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 NDCG,Normalized Discounted cumulative gain。Normalized,正常化,数学领域叫 搜索评价指标NDCG、MAP (i+1),那么第i个结果产生的效益就是 reli * 1/log2(i+1),所以: 当然还有一种比较常用的公式,用来增加相关度影响比重的DCG计算方式是: 百科中写到后一种更多用于工业。当然相关性值为二进制时,即 reli...
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: ...