NDCG

搜索引擎（二）-- 预测评价指标

文章目录一、简介二、二元检测评估指标2.1精确率Precision&召回率Recall2.2PR曲线2.3AUC-ROC2.4平均精确率AP2.5MAP2.5综合评价指标三、连续值的评估指标3.1NDCG
黄杨峻·2024-01-31 07:08

搜索排序评价指标

信息检索中常用的评价指标：MAP,NDCG,ERR,F-measure一.NDCG:NormalizedDiscountedCumulativeGain;rel是相关度(Gain)；i是排名位置（Discounted
smartcat2010·2024-01-31 07:38

深度学习引领信息检索革新：从传统方法到神经网络信息检索的探索

信息检索背景概述1.1信息检索基本任务1.2信息检索是NLU典型应用2信息检索任务定义2.1检索阶段2.2排序阶段2.3关键技术和算法3评价指标3.1MRR（平均倒数排名）3.2MAP（平均精度均值）3.3NDCG
cooldream2009·2024-01-21 12:10

信息检索中 (IR) 的评价指标: P@n, MAP, MRR, DCG, NDCG

转载自:http://www.yongfeiyan.cn/post/md/3P@n前n个结果的准确度,P指的是Precision.如果用yi=0,1y_i=0,1yi=0,1分别表示第i个结果相关、不相关,则P@n=1n∑i=1nyiP@n=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^ny_iP@n=n1i=1∑nyi在评测系统的P@n时,对每个查询的结果计算P@n,取这些值的平均值作为系统的P@
月夜长影·2023-11-23 06:41

learning to rank 学习排名系统综述

的实践文档列表方法Listwise算法相对于Pointwise和Pairwise方法来说，它不再将排序问题转化为一个分类问题或者回归问题，而是直接针对评价指标对文档的排序结果进行优化，如常用的MAP、NDCG
stay_foolish12·2023-11-17 14:44

信息检索与数据挖掘 | 【实验】检索评价指标MAP、MRR、NDCG

文章目录实验内容知识梳理实验步骤前情提要MAP评价指标函数MRR评价指标函数NDCG评价指标函数调试结果实验内容实现以下指标评价，并对Experiment2的检索结果进行评价MeanAveragePrecision
啦啦右一·2023-11-14 23:32

Dual Personalization on Federated Recommendation

通过在四个数据集上进行实验，研究结果表明，引入双重个性化机制的联邦推荐方法在HR@10和NDCG@10指标上都有显著的提升，其中FedNCF方法的提升效果最为显著。在MovieLens-100
jieHeEternity·2023-11-04 01:50

[搜索多样性] Managing Diversity in Airbnb Search (KDD'20)

通常是一系列条件，比如价格、roomtype、位置、capacity等（和常规理解的query不太一样）listings：airbnb的房源，对应在网页搜索就是网页，电商搜索就是item之前的离线优化指标是NDCG
我爱学习_学习使我快乐·2023-10-29 07:33

推荐系统离线评估方法和评估指标，以及在推荐服务器内部实现A/B测试和解决A/B测试资源紧张的方法。还介绍了如何在TensorFlow中进行模型离线评估实践。

1.Precision/Recall/F1-score2.MAP3.NDCG4.HitRate5.Coverage特别加餐｜TensorFlow的模型离线
我是廖志伟·2023-10-17 08:02

ABTest系统调研和需求

一、AB测试的必要性1.1算法评估线下可以使用离线的AUC，NDCG等指标进行算法模型的评估，算法上线后怎样进行算法间的评估，上线的算法是好是坏，好多少？坏多少？要有效评估算法，必须借助AB测试工具。
_Kevin_Duan_·2023-09-15 15:07

信息检索排序算法 LambdaRank 和 LambdaMART

1.RankNet的问题信息检索排序问题常用的评价指标有NDCG、ERR等，不熟悉的童鞋可以看下之前的文章《信息检索评价指标》，这些评价指
NLP与人工智能·2023-08-22 01:14

MAP、MRR和NDCG计算细节

NDCG是0到1的数，越接近1说明推荐越准确。以下转载自https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/83117012
taoqick·2023-07-13 18:42

排序评估指标——NDCG和MAP

这就引出了这篇文章要介绍的两个评价指标——NDCG和MAP，这两个指标都是用来评估排序结果的。1.NDCGNDCG的全
comli_cn·2023-06-15 13:24

常用推荐系统评测指标

平均绝对误差（MAE）2.均方根误差（RMSE）基于预测准确度：3.准确率（Precision）4.召回率（Recall）5.F指标（F-measure）基于排序准确度6.AUC7.MAP8.MRR9.NDCG
阿牛大牛中·2023-06-08 22:25

召回评价指标NDCG、MAP

【MAP】1、APAP=∑i=1nrel(i)piAP=\sum_{i=1}^{n}\frac{rel(i)}{p_i}AP=i=1∑npirel(i)其中n表示候选序列长度，pip_ipi表示第i个item的位置本质是对每个位置item的分数加一个基于位置的筛选.简单粗暴，直接除以位置的排序，位置越靠后，衰减越大符合直观感受，展示位置越靠前，权重应该越大，比如[1,1,0,0,0]优于[0,0,
winner8881·2023-06-08 08:10

推荐算法之排序召回推荐指标总结

比如我们常听到的AUC,MAP(MeanAveragePrecison),HR(HitRatio)，NDCG(NormalizedDiscountedCumulativeGain),等。
Aliert·2023-04-09 12:00

P@K,MAP,MRR以及NDCG相关计算公式

P@K,MAP,MRR以及NDCG相关计算公式Precision@K（P@K):Averageprecision(AP)=averageofP@K上图中AP=1/3*（2/3+2/4+3/5）MAP计算公式为
黄毛鸡·2023-03-17 09:01

推荐系统常用算法_推荐算法炼丹笔记：推荐系统采样评估指标及线上线下一致性问题...

除了AUC,Precision@K,Recall@K,AveragePrecision,NDCG都是不一致的,采样计算得到的结果和真实结果可能差很大!
weixin_39563823·2023-03-17 09:31

RankLib参数翻译

写在前面，metric2t指标详解：NDCG（Normalizeddiscountedcumulativegain）即DCG/IDCGCG（cumulativegain）DCG（DiscountedCumulativeGain
weixin_30736301·2023-03-17 09:30

推荐系统评价：NDCG方法概述

摘要：哪一种模型更适合挖掘信息，主要的决策因子是推荐质量，而推荐系统包括很多很棘手的问题，下面就由这篇文章带给大家推荐系统评价。【编者按】在信息过剩的互联网时代，推荐系统的地位随着大数据的普及愈发重要。评估一个推荐模型的质量面临很多棘手的问题，我们常用的指标是直接的准确率、召回率，但准确率不一定具有很好的相关性。来自ZygmuntZ的这篇综述文章，把推荐当作是一个排名任务，提供了一种更注重相关性的
rolin-刘瑞·2023-03-17 09:30

信息检索 度量指标 Normalized Discounted Cumulative Gain NDCG 全

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：AmitChaudhary编译：ronghuaiyang导读由浅入深逐个解析信息检索中的度量指标。我们今天遇到的大多数软件产品都集成了某种形式的搜索功能。我们在谷歌上搜索内容，在YouTube上搜索视频，在亚马逊上搜索产品，在Slack上搜索信息，在Gmail上搜索邮件，在Facebook上搜索人等等。作为用户，工作流非常简单。我们可
weixin_ry5219775·2023-03-17 09:57

NDCG原理及代码实现

NormalizedDiscountedCumulativeGain(归一化折损累计增益)NDCG用作排序结果的评价指标，评价排序的准确性。
AiBigData·2023-03-17 09:56

信息检索评价指标

例如MAP，NDCG，MRR，ERR等，其中NDCG和ERR等指标可以处理不同的相关性等级(文档之间的相关性分等级，0,1,2,3等)；而MAP和MRR只能处理相关和不相关两种情况。
NLP与人工智能·2023-02-06 07:00

ndcg 指标和k的关系

ndcg指标和k的关系实验不同kforiinrange(3,7):rele_table,pred_table,pred_rand={},{},{}rele_table['kol']=0.1rele_table
博朗的向日·2023-02-04 13:22

推荐系统的评价指标笔记（NDCG、MAP、AUC、HR、MRR）

NDCGNormalizedDiscountedCummulativeGain累积增益CG，CG表示每个推荐结果相关性的分数的累加，CGk=∑i=1kr(i)CG_k=\sum_{i=1}^kr(i)CGk=i=1∑kr(i)其中relirel_ireli是位置iii的推荐结果的相关性，kkk是推荐列表的大小.如果我们考虑到位置对推荐的影响，比如，相关性高的应该尽量排在推荐列表的前面。这里引入DC
八宝袋·2023-01-14 20:44

推荐系统笔记（三）：NDCG Loss原理及其实现

背景NDCG的全称是：NormalizedDiscountedCumulativeGain(归一化折损累计增益)，和他的字面意思一样，为了评估一个序列排序的好坏，设计了排序的损失，这就是CG方法，即CumulativeGain
甘霖那·2023-01-14 05:47

NDCG（@R）指标

Notes检索中常用几种评价指标：mAP(@R)Precision-RecallCurvePrecision@top-RCurveNDCG(@R)ACG(@R)WAP(@R)NDCG（NormalizedDiscountedCumulativeGains
HackerTom·2023-01-14 05:46

排序指标CG，DCG，NDCG

CG（CumulativeGain）表示累积增益，rel_i表示查询结果列表中第i个位置的相关性值（相关程度可以理解为权重），即该结果和查询有多大联系，可以看出CG不会考虑查询结果的顺序，即如果随机打乱查询结果，CG的值也不会变。比如有一个查询：『abc』CGp=∑i=1preli\mathrm{CG}_{\mathrm{p}}=\sum_{i=1}^{p}rel_{i}CGp=i=1∑preli
明月几时有.·2023-01-13 18:21

NDCG归一化折损累积增益

NDCG常用于TOP-K排序的评价指标，不仅体现了预测的TOP-K个结果是否真的相关(有无点击)，同时体现这TOP-K个结果的相对排序。
手撕易拉罐·2023-01-13 18:21

评价指标reacll@10,mrr@10,ndcg@10,hit@10的含义

在知识图谱补全和推荐系统中常用到recall,mrr,ndcg,hit的评价指标知识图谱补全也成为链接预测，是用来预测三元组（h，r，t）中缺失实体h，t或r的任务，对于每一个缺失的实体，模型将被要求用所有的知识图谱中的实体作为候选项进行计算
wcc8848·2023-01-12 13:54

推荐算法炼丹笔记：推荐系统采样评估指标及线上线下一致性问题

除了AUC,Precision@K,Recall@K,AveragePrecision,NDCG都是不一致的,采样计算得到的结果和真实结果可能差很大!
炼丹笔记·2023-01-07 08:23

【机器学习】模型又线上线下不一致怎么办？

除了AUC,Precision@K,Recall@K,AveragePrecision,NDCG都是不一致的,采样计算得到的结果和真实结果可能差很大!
风度78·2023-01-07 08:21

机器学些评价指标NDCG和AUC，KS的计算

1、NDCGNDCG，NormalizedDiscountedcumulativegain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般关联度的结果更影响最终的指标得分；2、有高关联度
zcc_0015·2022-12-31 10:45

评估指标及代码实现（NDCG）

针对排序常用的评估指标，给出其计算原理及代码实现排序评估指标NDCG1原理NDCG全称为NormalizedDiscountedCumulativeGain（归一化折损累计增益），通常用在搜索排序任务中
Weiyaner·2022-12-31 10:44

NDCG计算

importnumpyasnpdefgetDCG(scores):returnnp.sum(np.divide(np.power(2,scores)-1,np.log(np.arange(scores.shape[0],dtype=np.float32)+2)),dtype=np.float32)defgetNDCG(rank_list,pos_items):relevance=np.ones_l
JohnManLi·2022-12-31 10:13

[Scala] NDCG 的 Scala 实现

一、关于NDCG[LTR]信息检索评价指标（RP/MAP/DCG/NDCG/RR/ERR）二、代码实现1、训练数据的加载解析importscala.io.Source/**训练行数据**/caseclassTrainDataRow
weixin_30316097·2022-12-31 10:12

样本打散后计算单特征 NDCG

单特征NDCG能计算模型的NDCG，也就能计算单特征的NDCG，用于评估单特征的有效性，跟GroupAUC用途一样单特征NDCG如何衡量好坏如果是AUC，越大于或小于0.5，特征越有效，但NDCG没有这个特点
weixin_30786617·2022-12-31 10:12

MAP和NDCG 概念及python代码

MAPAP：平均准确率，类似于顺序敏感的recall；返回的推荐结果中，我们需要的排在越前面越好。MAP：为所有用户的AP取均值。defMAP(origin,res,N):sum_prec=0foruserinres:hits=0precision=0#一个用户一个用户算forn,iteminenumerate(res[user]):precision；ifitem[0]inorigin[user
strawberry47·2022-12-31 10:42

推荐系统中的NDCG

说到NDCG就需要从CG开始说起。CG（cumulativegain，累计增益）可以用于评价基于打分/评分的个性推荐系统。
顶晚人·2022-12-31 10:41

【推荐搜索评价指标一】NDCG-概念-原理-推导-代码

胡思乱想：相比于推荐，搜索结果，更加关注排序的位置。所以评价指标中加入位置信息可以理解，但是有人说用该指标衡量推荐效果，茫茫然的感觉，总觉得不合适。个人觉得推荐是强推出一系列item，对item之间的相关性要求不高，并且item之间的相关性不能太高！！为什么？如果推荐的item都是一个类别，你还想继续看吗？纯属过推荐，让用户喷做的啥东东。。。推荐中需要考虑一些多样性，结合用户喜好，增加多样性，让用
凝眸伏笔·2022-12-31 10:10

排序指标NDCG

NDCG（Normalizeddistributedcumulativegain），用来衡量排序质量的指标。计算公式为：NDCG的计算：CG–>DCG–>NDCGCG：网页gain的累加。
DawsonHwang·2022-12-31 10:40

推荐系统：NDCG评价指标及其Python实现方法

除了推荐任务，在二分类任务中，也可以计算该指标，代码如下：#ndcgdefget_dcg(y_pred,y_true,k):#注意y_pred与y_true必须是一一对应的，并且y_pred越大越接近label=1(用相关性的说法就是，与label=1越相关)df=pd.DataFrame({"y_pred":y_pred,"y_true":y_true})df=df.sort_values(by
lanyuelvyun·2022-12-31 10:40

使用NDCG评估关键词推荐系统的相关性

对于传统推荐策略，我们在验证其效果的时候，一般会采用以下流程验证其实验效果：offline的评测：思路基本和传统机器学习的思路类似，例如在推荐算法中我们直接使用AUC，F2等评估模型效果一样，线下使用测试数据就能知道算法的初步效果。用户调研实验：该方式需要人的参与，例如招一批人，不告诉他们新老算法的界面或是使用的算法，然后看用户的行为，之后使用他们的最终交互，或是选择判定算法/交互方案的优略。线上
dustinsea·2022-12-31 10:09

NDCG 计算

artificial-intelligence/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B9%8B%E8%AF%84%E4%BB%B7%E6%8C%87%E6%A0%87ndcg
xiedelong·2022-12-31 10:05

推荐系统常用评价指标：NDCG、Recall、Precision、Hit Rate

评价指标NDCGNormalizedDiscountedCumulativeGain(归一化折损累计增益)NDCG用作排序结果的评价指标，评价排序的准确性。
chad_lee·2022-12-19 16:26

【NLG】(一)文本生成评价指标——BLEU原理及代码示例

比如分类模型，评估模型效果时，会看其准招率；推荐模型会看auc、NDCG等指标，每个指标有自己的优缺点，想使用该指标，也得接受它不足的地方。
凝眸伏笔·2022-12-19 08:10

大数据量query，QP意图理解搜索引擎算法测试

搜索引擎质量指标(nDCG)参考博客https://blog.csdn.net/LintaoD/article/details/82661206特征feature：相关性时效性质量点击率权威度冷启动搜索
疯批美人东方陨·2022-12-16 08:52

深度学习基础----mAP和CMC，Recall和Precision，ROC和AUC，NDCG

就Re-ID的任务来说：已知：一个在训练集上训练好的模型，一个query(用于查询的集)，一个gallery（在其中搜索结果，或test）求：mAP,CMCmAP:meanAveragePrecision针对:检索问题。是就query和gallery来讨论直述：每一张查询图片在查找集（query和gallery特征的相似度排序）里的匹配程度。由匹配正确的图片和它们的排序位置决定。主要是特征信息提取
无意识积累中·2022-12-11 14:52

通俗举例讲解评价指标—recall、precision、ndcg，hit，auc

这篇文章整理自己在学习过程中所用到的评价指标，当然先陆续更新几个常用的，其他的后续再补上。言归正传，用大白话讲解这些，相信大家都能看懂！直接步入正文：大家都知道，我们在训练网络时，最后的评价标准就是通过各种评价指标的对比来直观得到此模型的效果好与不好，所以，这里也是最后的重要一步为了便于理解，我们需要举个例子，便于在后续的理解，所以此处是开头！！请细细品味：此处假设我们的网络由2000user和1
只想做个咸鱼·2022-12-04 02:34

nDCG笔记及在spark中的实现

目录0.前言1.原理2.步骤2.1计算CG2.2计算DCG2.3计算nDCG3.本地代码实现3.1自己编写代码3.2使用sklearn.metrics.ndcg_score3.3两种代码的速度比较3.4
November丶Chopin·2022-12-02 16:46
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