NDCG：推荐系统/搜索评价指标
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1. CG：累计增益
CG，cumulative gain，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、B1、B2的话，CG的值是没有变化的，因此需要下面的DCG。
2. DCG：折损累计增益
DCG， Discounted 的CG，就是在每一个CG的结果上处以一个折损值，为什么要这么做呢？目的就是为了让排名越靠前的结果越能影响最后的结果。假设排序越往后，价值越低。到第i个位置的时候，它的价值是 1/log2(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：
3. NDCG：归一化折损累计增益
Normalized 的DCG，由于搜索结果随着检索词的不同，返回的数量是不一致的，而DCG是一个累加的值，没法针对两个不同的搜索结果进行比较，因此需要归一化处理，这里是处以IDCG。
IDCG为理想情况下最大的DCG值。
其中 |REL| 表示，结果按照相关性从大到小的顺序排序，取前p个结果组成的集合。也就是按照最优的方式对结果进行排序。
4. 实际案例
假设搜索回来的5个结果，其相关性分数分别是 3、2、3、0、1、2
那么 CG = 3+2+3+0+1+2
可以看到只是对相关的分数进行了一个关联的打分，并没有召回的所在位置对排序结果评分对影响。
而我们看DCG：
所以 DCG = 3+1.26+1.5+0+0.38+0.71 = 6.86
接下来我们归一化，归一化需要先结算 IDCG，假如我们实际召回了8个物品，除了上面的6个，还有两个结果，假设第7个相关性为3，第8个相关性为0。那么在理想情况下的相关性分数排序应该是：3、3、3、2、2、1、0、0。计算IDCG@6:
所以IDCG = 3+1.89+1.5+0.86+0.77+0.35 = 8.37
最终 NDCG@6 = 6.86/8.37 = 81.96%
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