【商业分析 04 搜索引擎指标CG,DCG,NDCG】

2024-04-24 14:53:44

CG （Cumulative Gain 累积收益)

CG是可以用于评价基于打分/评分的个性推荐系统。假设我们推荐个物品，这个推荐列表的计算公式如下：

表示第个物品的相关性或者评分。假设我们共推荐个电影,可以是用户对第部电影的评分。

比如豆瓣给用户推荐了五部电影，

该用户对这五部电影的评分分别是

5, 3, 2, 1, 2

那么这个推荐列表的CG等于:

DCG （Discounted Cumulative Gain 折扣累积收益)

CG没有考虑推荐的次序，在此基础之后我们引入对物品顺序的考虑，就有了DCG(discounted CG)，折扣累积增益。公式如下：

比如豆瓣给用户推荐了五部电影，

该用户对这五部电影的评分分别是

5, 3, 2, 1, 2

那么这个推荐列表的DCG等于:

NDCG （Normalized Discounted Cumulative Gain 归一化折扣累积收益)

DCG没有考虑到推荐列表和每个检索中真正有效结果个数，所以最后我们引入NDCG(normalized discounted CG)，顾名思义就是标准化之后的DCG。

其中IDCG是指ideal DCG，也就是完美结果下的DCG。

继续上面的例子，如果相关电影一共有7部

该用户对这七部电影的评分分别是

5, 3, 2, 1, 2 , 4, 0

把这7部电影按评分排序

5, 4, 3, 2, 2, 1, 0

这个情况下的完美DCG是

所以

NDCG是0到1的数，越接近1说明推荐越准确。

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