ndcg

推荐系统常用评价指标

RatingPredictionRMSEMAERankingPredictionPrecision@KRecall@KMAP(MeanAveragePrecision)MRR(MeanReciprocalRank)NDCG
EdisonLeejt·2019-04-19 17:34

CG, DCG, IDCG, NDCG的实现

importnumpyasnpclassSolution(object):def__init__(self,relevance,p=6):"""https://en.wikipedia.org/wiki/Discounted_cumulative_gain:paramrelevance::paramp:"""self.relevance=np.asfarray(relevance)self.p=p
asd991936157·2018-12-18 14:41

IR常用评价指标计算方式（AUC,MAP,NDCG,MRR，Precision、Recall、F-score）

AUC,MAP,NDCG,MRR，Precision、Recall、F-score1.AUC（AreaUnderCurve）ROC曲线下方的面积大小,由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC
jlooking·2018-11-22 11:32

搜索评价指标——NDCG

概念NDCG，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。
jingshuiliushen_zj·2018-10-11 16:24

搜索引擎质量指标(nDCG)

检索中搜索引擎质量指标1.DCG(DiscountedCumulativeGain)1.1介绍 衡量搜索引擎rank质量指标(DCG–DiscountedCumulativeGain)，在信息检索中，它通常用于衡量Web搜索引擎算法或相关应用程序的有效性。DCG在搜索引擎结果集中使用文档的相关性评分，根据文档在结果列表中的位置来衡量文档的有用性或增益。增益从结果列表的顶部累积到底部，每个结果的增益
LintaoD·2018-09-12 14:49

Spark Streaming高级特性在NDCG计算实践

从storm到sparkstreaming，再到flink，流式计算得到长足发展，依托于spark平台的sparkstreaming走出了一条自己的路，其借鉴了spark批处理架构，通过批处理方式实现了实时处理框架。为进一步了解sparkstreaming的相关内容，飞马网于3月20日晚邀请到历任百度大数据的高级工程师—王富平，在线上直播中，王老师针对sparkstreaming高级特性以及ndc
蓝色de叶子·2018-03-21 20:04

nDCG, 排序模型评价指标

简介DCG,DiscountedCumulativeGain,累计收益折扣.Ameasureofrankingquality.是信息检索领域中,对排序问题的一个评价指标,因素有文档相关性与排序位置.使用场景举例:用户输入一个query,得到了很多结果,这个指标可以对有序的结果进行评价.相关场景:文档打标签,把程序的标签输出也看成有序的,就也可以用该指标评价.思想Thismeasureisbased
yichudu·2017-12-01 14:08

评估目标之RMSE，MAP，NDCG

今天终于得空写点最近看的东西。最近在看排序算法lambadarank，先写下几种evaluationmetrics1.MSEMSE(meansquareerror,均方误差）是预测值与真实值差的平方的期望:2.RMSERMSE(rootmeansquareerror,均方根误差）是MSE的算数平方根RMSE在常在回归问题中用作lossfunction3.MAPMAP(meanaverageprec
一个人的场域·2017-10-19 00:25

NDCG及其实现

1、NDCG的目标：希望得到的排序列表，质量越高越好。并且，如果将更相关的排到更前面，那么计算得到的NDCG是会越高的。AUC和NDCG的区别：1、AUC的含义：把正样本排在负样本前的概率。
BYR_jiandong·2017-08-12 17:26

【search】概述搜索排序算法的评价指标MAP,NDCG,MRR

【原文地址已失效，故粘贴于此】ByEletva,eletva.com我们知道，每个算法都有其评估的手段，借此用以指导当前算法模型的好坏，搜索rank是一个相对而言比较常见又比较特殊的场景，因为最后我们需要评估的是一个序列的好坏，是各个个体的相互关系，而不是大部分机器学习算法那样评估的是每个个体的处理好坏。因此，要深入了解搜索rank的机制，那么首先要知道我们是怎样来评估一种排序算法是好的算法，而另
XinyuanZhou·2016-12-23 18:22

特征工程——推荐系统里的特征工程

利用特征功能提取这些“个性化”的特征放到推荐模型里就很重要，比如在我们的推荐系统里，把“品牌”的特征加进去，相对于baseline提高了20%左右的nDCG。推荐系统可
chloezhao·2016-12-03 14:32

特征工程——推荐系统里的特征工程

利用特征功能提取这些“个性化”的特征放到推荐模型里就很重要，比如在我们的推荐系统里，把“品牌”的特征加进去，相对于baseline提高了20%左右的nDCG。推荐系统可
chloezhao·2016-12-03 14:32

NDCG Normalized discounted cumulative gain 理解分析

  NDCG（Normalized discountedcumulativegain）：是用来衡量排序质量的指标。 其中一种计算公式如下：    先从理解CG,DCG入手。
xiangyong58·2016-04-16 08:00

nDCG measure相关概念 - 浅色天空的日志 - 网易博客

【转】nDCG measure相关概念 - 浅色天空的日志 - 网易博客 【转】nDCG measure相关概念    2011-06-20 18:04:20
·2015-11-13 08:20

IR的评价指标—MAP,NDCG,MRR

http://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2368087.html   MAP(Mean Average Precision)：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
·2015-11-13 08:05

全国大学生数据挖掘邀请赛中的NDCG

本次竞赛的主要排名标准为Normalized Discounted Cumulative Gain（NDCG），定义如下： 这里。其中n为候选会员集合中的总人数，表示模型给出的
·2015-11-12 16:33

理解NDCG

  关于NDCG，wiki给点解释很详细，这里我谈谈我的理解。
·2015-11-12 15:29

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

　　转自：http://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2368087.html 　　MAP(Mean Average Precision)：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)
·2015-11-08 16:06

nDCG学习笔记

参考：http://en.wikipedia.org/wiki/Discounted_cumulative_gain Normalized Discounted Cumulative Gain：一种对搜索引擎或相关程序有效性的度量。 2个假设：     1.强相关的文档出现在结果列表越靠前（rank越高）越有用。     2.强相关文档比弱相关文档有
·2015-11-03 21:49

机器学习相关文章翻译目录-CSDN云计算专栏发布

译文2015-09-14LSTM实现详解2015-09-10从零实现来理解机器学习算法：书籍推荐及障碍的克服2015-09-10深度学习：生成艺术的新范式与版权的烦恼2015-09-09推荐系统评价：NDCG
拾毅者·2015-09-16 16:03

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译文2015-09-14LSTM实现详解2015-09-10从零实现来理解机器学习算法：书籍推荐及障碍的克服2015-09-10深度学习：生成艺术的新范式与版权的烦恼2015-09-09推荐系统评价：NDCG
Dream_angel_Z·2015-09-16 16:00

IR的评价指标-MAP和NDCG

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。
lwm_1985·2015-03-26 10:00

IR的评价指标-MAP,NDCG和MRR

IR的评价指标-MAP,NDCG和MRRMAP(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。
topc0o0der·2015-02-27 13:00

NDCG、AUC介绍

SIGIR的一篇推荐算法论文中提到用NDCG和AUC作为比较效果的指标，之前没了解过这两个指标，便查找相关概念，整理如下。一、NDCG1.DCG    首先，介绍一下DCG。
u014313009·2014-08-30 15:00

信息检索IR的评价指标综述

http://blog.sina.com.cn/s/blog_72995dcc01013oo9.html特别是F1、MAP、NDCG的计算方法，实际中用的较多
litoupu·2014-02-26 11:00

Learning to Rank入门小结 + 漫谈

流程3训练数据的获取4特征抽取3.1人工标注3.2搜索日志3.3公共数据集5模型训练5.1训练方法5.1.1Pointwise5.1.2Pairwise5.1.3Listwise6效果评估7参考6.1NDCG
kunlong0909·2013-11-18 15:00

Learning to Rank入门小结 + 漫谈

流程3训练数据的获取4特征抽取3.1人工标注3.2搜索日志3.3公共数据集5模型训练5.1训练方法5.1.1Pointwise5.1.2Pairwise5.1.3Listwise6效果评估7参考6.1NDCG
diemeng1119·2013-11-04 19:00

IR的评价指标—MAP,NDCG,MRR

转载自：http://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2368087.htmlMAP(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
inte_sleeper·2012-03-27 12:39

IR的评价指标—MAP,NDCG,MRR

转载自：http://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2368087.htmlMAP(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
inte_sleeper·2012-03-27 12:00

learning to rank 评价指标 MAP NDCG

MAP（Meanaverageprecision）：评价一个rank方法性能的一个指标，现在有很多query，首先看rank方法对各个query来说性能分别是怎么样的（也就是AP），再平均起来，就是MAP。AP怎么算那？举个例子，现有一个query，与之相关的文档有4——D1,D2,D3,D4，用rank方法检索后，D2,D3,D4的排序分别是1，3，5；D1没有搜索到。那么AP=（0+1/1+2
zimohuakai·2011-10-06 18:00

Grandient Decent ;Line Search;梯度下降法;

++++++++++++++++++++++++++++listwise方法一般从建立objectivefunction角度不同分为最小化lossfunction和直接优化IRmeature（MAP，NDCG
scut1135·2011-05-31 17:00

宁德市中医院灾备系统招标

宁德市政府采购中心关于NDCG-G-2011005办公设备的公开招标公告NDCG-G-2011005宁德市政府采购中心 宁德市政府采购中心受宁德市中医院、宁德市闽东高级技工学校、福建省宁德监狱等委托，将对其办公设备项目进行国内公开招标
gulibin·2011-01-28 09:57

NdcgBoost和SoftRank

相同点: 两者均是以NDCG的期望值作为目标函数, 不同点: 1, 前者对permuation来做变量取值,后者对文档的分数作为变量取值. 2, 前者每个permutation的取值与F有关,
backsnow·2010-08-31 17:00

listwise类方法的一些想法

  svm-map与svm-ndcg的区别; lambdarank仅仅是weighted pairwise的方法,从chappelle09年设计的listwise方
backsnow·2010-08-29 21:00
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