ndcg 第2页

Learning to Rank(LTR, Pointwise，Pairwise，Listwise, NDCG, RankNet, ranklib)

LTR介绍以及排序算法与工具使用LTR简介排序学习推荐系统，搜索，广告的核心算法之一（LTR不仅被应用到搜索中，也应用到所有与排序相关的各种需求中）Ranking模型，基于相关度和基于重要性进行排序基于相关度的Ranking，有监督的机器学习过程，对每一个给定的Query－doc对，抽取特征，通过日志挖掘或者人工标注的方法获得真实数据标注。然后通过排序模型，使得输入能够和实际的数据相似。排序学习场

super_chiry·2022-11-24 07:16

listwise类方法的一些想法

.2010,tendencycorrelationfordirectoptimizationofevaluationmeasureininformationretrieval.svm-map与svm-ndcg

iteye_12567·2022-11-24 07:42

深度学习常用评价指标（Accuracy、Recall、Precision、HR、F1 score、MAP、MRR、NDCG）——推荐系统

混淆矩阵混淆矩阵P(Positives)N(Negatives)T(Ture)TP：正样本，预测结果为正TN：负样本，预测结果为正F(False)FP：正样本，预测结果为负FN：负样本，预测结果为负总结AccuracyRecallPrecisionHitsRatioF1scoreMeanAveragePrecisionMeanReciprocalRankNormalizedDiscountedCu

卷不动的程序猿·2022-11-23 10:09

ImportError: cannot import name 'ndcg_score' from 'sklearn.metrics'

用sklearn.metrics调用ndcg_score，出现找不到模块的情况。从网上找了资料都说是sklearn版本问题。

cyh_90·2022-11-23 09:58

Re-ID的评价标准

参考博文：深度学习基础----mAP和CMC，Recall和Precision，ROC和AUC，NDCG_无意识积累中的博客-CSDN博客二、mAP针对:检索问题。是就query和

YOULANSHENGMENG·2022-11-22 19:02

机器学习-评价指标总结

ROC曲线的区别AUC有没有更快的计算方法AUC值为1可能是由什么原因导致的AUC为什么对正负样本分布不敏感GroupAUC（GAUC）F1和AUC有什么区别回归指标交叉熵跟MSE有什么区别排序指标介绍下NDCG

城阙·2022-11-15 14:38

FM算法模型评估

目录一、FM算法简介二、评估方法三、参数指标分析1.误差分析2.ndcg指标分析3.查准率分析4.查全率分析四、分析结果总结一、FM算法简介接下来将简单的介绍一下什么是FM模型？

大端DD·2021-06-25 13:15

评价指标

他写得超好，刚好看到的论文用到NDCG是用的DCG/IDCG。https://www.cnblogs.com/memento/p/8673309.html

Dorrrris·2021-06-12 14:35

2018-04-03 推荐系统与搜索引擎

搜索引擎①主动&明确②个性化需求低③快速满足：好的搜索算法让用户获取信息的效率更高、停留时间更短④马太效应：强者愈强，弱者愈弱⑤评价方法：基于Cranfield评价体系，如nDCG、Precision-Recall

你记得龙克么·2021-05-10 22:46

【科研分享】推荐算法指标总结（ACC，Precision，Recall，F1，FPR，TPR，ROC，AUC，MAP，MRR，HR，NDCG...）

JinyuZ1996·2021-03-08 22:03

[机器学习]评价指标：召回率(Recall)、准确率(Precision)、f1-score、Hit Ratio(HR)、NDCG、MAP(MARR)

目录召回率(Recall)精确率(Precision)F1-scoreHitRatio(HR)NormalizedDiscountedCummulativeGain(NDCG)平均精度均值MAP（MeanAveragePrecision

BadGalDesperado·2020-10-11 14:51

信息检索的评价指标 precision recall F1 mAP NDCG MRR ROC

有一篇比较全的综述信息检索的评价指标多标签图像分类任务的评价方法-mAP信息检索（IR）的评价指标介绍-准确率、召回率、F1、mAP、ROC、AUCLearningtoRankforIR的评价指标—MAP,NDCG

哀酱·2020-09-17 13:00

NDCG 评价标准

本次竞赛的主要排名标准为NormalizedDiscountedCumulativeGain（NDCG），定义如下：这里。

the_Chain_Warden·2020-09-15 02:19

信息检索P@10、MAP、NDCG，及同一指标计算的差别

论文的实验用到了P@10，MAP,NDCG@10三种指标。我先是用了Galago提供的计算工具，发现除P@10一项指标结果一致外，MAP,NDCG@10两项都有很大的不同。

more_ugly_less_bug·2020-09-12 06:39

评价标准NDCG

本次竞赛的主要排名标准为NormalizedDiscountedCumulativeGain（NDCG），定义如下：这里。

the_Chain_Warden·2020-09-11 21:56

NDCG

转：https://www.cnblogs.com/by-dream/p/9403984.html概念NDCG，NormalizedDiscountedcumulativegain直接翻译为归一化折损累计增益

zzwwllii·2020-08-22 09:38

排序算法常用评价指标计算方式（AUC,MAP,NDCG,MRR）

现在的排序评估指标主要包括MAP、NDCG和AUC三个指标。NDCG考虑多指标，MAP和AUC考虑单个指标。

掌舵的鹰·2020-08-19 21:59

机器学习---推荐系统效果评估NDCG

（2）特别利用作者提供的NDCG效果评估代码，仔细研究了下如何对排序效果进行测评。1、业务背景世纪佳缘推荐系统

Catherine_In_Data·2020-08-19 16:44

nDCG——搜索评价指标

nDCG-搜索评价指标原文地址：https://en.wikipedia.org/wiki/Discounted_cumulative_gainDiscountedcumulativegain(DCG,

zouxiang_1993·2020-08-11 05:45

weixin_33910460·2020-08-11 04:01

NDCG、AUC介绍

__鸿·2020-08-11 04:00

NDCG评价指标讲解

NormalizedDiscountedCumulativeGain，即NDCG，常用于作为对rank的评价指标，当我们通过模型得出某些元素的ranking的时候，便可以通过NDCG来测评这个rank的准确度

小雨滴滴滴的童鞋·2020-08-11 04:36

NDCG：推荐系统/搜索评价指标

本文转载自【胖喵】博主，详细请看https://www.cnblogs.com/by-dream/p/9403984.html1.CG：累计增益CG，cumulativegain，只考虑到了相关性的关联程度，没有考虑到位置的因素。它是一个搜素结果相关性分数的总和。指定位置p上的CG为：reli代表i这个位置上的相关度。举例：假设搜索“篮球”结果，最理想的结果是：B1、B2、B3。而出现的结果是B3

沈子恒·2020-08-11 04:20

闻人翎悬·2020-08-11 03:05

关于 LambdaMART 的六个疑惑

五：直接优化了NDCG吗？六：预测方式是point-wise？这里记录的，是针对LambdaMART的一些关键疑惑点的思考。

千君一发·2020-08-11 03:35

信息检索评价指标NDCG、a-NDCG

在NDCG中，文档的相关度可以分为多个等级进行打分。

jiangyongyu·2020-08-11 03:07

召回评价指标之NDCG full or half

hi,dear大佬在召回中评价筛出来的item是不是符合要求，除了HR外还可以看MAP或NDCG，这俩效果差不多，主要是考察命中的item是不是靠前，都是越靠前（MAP/NDCG越大）越好.ForVideoRecommendationinDeeplearningQQGroup277356808ForVisualindeeplearningQQGroup629530787I'mherewaiting

VideoRecommendation·2020-08-11 02:28

推荐算法评估：precision ，recall，mrr，NDCG

ground_true为1的情况：recall=hit_rate这时值的计算与你推荐个数多少无关，recall又叫查全率，只要押中了，那就认为单用户命中率为100%。precision和topk有关，单个用户为命中个数/topk，与recall成正比。计算平均值时用，命中的用户个数/总的用户个数。ground_truth为多个的情况：recall：每个用户的命中率为，在你的候选推荐中，命中了多少个

不贪吃的猪·2020-08-03 22:14

Rating prediction and Ranking prediction

RatingPrediction:所用的评价指标主要是MSE(MeanSquareError),RMSE(RootMeanSquareError);RankingPrediction:常用的指标主要是Precision@k,NDCG

an2160·2020-08-02 22:15

IR的评价指标-MAP,NDCG和MRR

lightty·2020-07-31 19:46

Learning to Rank for IR的评价指标—MAP,NDCG,MRR

MAP(MeanAveragePrecision)：单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值。主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值。MAP是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标。系统检索出来的相关文档越靠前(rank越高)，MAP就可能越高。如果系统没有返回相关文档，则准确率默认为0。例如：假设有两个主题，主题1有4个相关网页，主题2有5个相关网页。某系统

weixin_30896825·2020-07-12 07:51

信息检索常用的评价指标整理 MAP nDCG ERR F-measure Precision Recall

研发之道·2020-07-11 11:58

信息检索系统常用的评价指标（准确率，召回率，F1，MAP，NDCG）

1.准确率，召回率，F1值首先介绍三种最常用的无序的评价指标，它们适用于一种相对简单的情况：在搜索结果中仅考虑返回的文档是否与查询相关，而不考虑这些返回文档在结果列表中的相对位置和顺序。准确率（Precision）是返回的结果中相关文档所占的比例召回率（Recall）是返回的相关文档占所有相关文档的比例具体可以根据混淆矩阵来理解相关不相关返回真正例（tp）伪正例（fp）未返回伪反例（fn）真反例（

小一郎·2020-07-11 05:24

learning to rank list wise

常用的排序指标如MAP,NDCG，将在另一篇文章中讲解。1.直接优化评价函数损失1.1评价近似1.1.1softrank在s

数据小新手·2020-07-06 12:54

Learning to Rank评价指标：MAP nDCG

1.MAPimage.pngPrecision(P)：准确率(精确度)是指检索得到的文档中相关文档所占的比例，公式如下：prcision@10表示检索10个文档中包含相关所占的比例，即：|{retrieveddocuments}|=10。Recall(R)：召回率是指所有相关文档中被检索到的比例，公式如下：Averageprecision(AP)：由前面可知，准确率和召回率都只能衡量检索性能的一个

_龙雀·2020-07-06 02:20

【线上直播】spark streaming高级特性在ndcg计算实践

【线上直播】sparkstreaming高级特性在ndcg计算实践▼嘉宾：王富平王富平简介历任百度大数据部高级工程师、1号店搜索与精准化部门架构师，一直从事大数据方向的研发工作，对大数据工具、机器学习有深刻的认知

FMI飞马网·2020-06-25 18:37

推荐算法常用评价指标：NDCG、MAP、MRR、HR、ILS、ROC、AUC、F1等

1混淆矩阵TP（truepositive）：表示样本的真实类别为正，最后预测得到的结果也为正；FP（falsepositive）：表示样本的真实类别为负，最后预测得到的结果却为正；FN（falsenegative）：表示样本的真实类别为正，最后预测得到的结果却为负；TN（truenegative）：表示样本的真实类别为负，最后预测得到的结果也为负.其中，TP与TN表示分类正确的样本。2准确率准确率

蠡1204·2020-06-25 17:47

常用算法评价指标|盘点与选择

数据集调整2.参数调整四、模型评估阶段知识铺垫（混淆矩阵）准确度(Accuracy)误差（error）查准率（precision)召回率（recall）PRCF1-scoreROC曲线和AUCKAPPA系数NDCG

大饼与我·2020-04-14 14:09

【线上直播】spark streaming高级特性在ndcg计算实践

【线上直播】sparkstreaming高级特性在ndcg计算实践▼嘉宾：王富平王富平简介：历任百度大数据部高级工程师、1号店搜索与精准化部门架构师，一直从事大数据方向的研发工作，对大数据工具、机器学习有深刻的认知

尤娜_d831·2020-02-22 21:17

Learning to Rank学习笔记3：The Listwise Approach

Listwise的算法大致可以分为两种，一种是直接想办法去优化NDCG、MAP这些评价指标，另一种是去自定义优化损失函数。NDCG与MAP这些基于排序位置来计算的指标是不连续、不可微的。

Pierre_23e7·2019-10-20 16:20

Learning to Rank学习笔记2：The Pairwise Approach

我们常常希望损失函数是可微的，这样就更容易从梯度的角度去优化模型，而之前介绍的排序指标如MAP、NDCG均为不可微的。首先介绍ranknet模型，该模型为排

Pierre_23e7·2019-10-20 16:05

搜索评价指标 / 标签排序指标：nDCG

原文链接：https://www.cnblogs.com/by-dream/p/9403984.html搜索评价指标/标签排序指标：nDCG文章目录搜索评价指标/标签排序指标：nDCG概念累计增益（CG

霍姆格雷特·2019-08-23 14:15

NDCG原理和实现

第一个条件的满足是首要的，而第二个条件的加入是保证整体结果质量，而这两个条件都体现在了NDCG里面，首先，计算NDCG，需

五山小新新·2019-08-03 00:00

Neural Collaborative Filtering（神经协同过滤）

背景：论文提出的背景2.矩阵分解：解释了矩阵分解以及其缺点，引出NCF框架3.NCF框架：解释了NCF框架是什么，提出了3个NCF的应用，GMF、MLP和NeuMF4.实验测试：包含实验数据和评估方法NDCG

hwang_zhic·2019-07-14 15:25

推荐频道

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推荐系统论文重要的三个指标——Recall、NDCG、RMSE

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信息检索的评价指标 precision recall F1 mAP NDCG MRR ROC

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推荐评估指标python版本precision/recall/ndcg/map/mrr

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