推荐系统中MAP与nDCG的计算方法


一、MAP(平均精度均值)

  AP表示Average Precision 其实求的就是PR曲线下面的面积

 以A和E客户为例子画图计算:

3、代码

https://github.com/sparklego/ml/blob/master/metrics/MAP.py

 

二、nDCG(归一化折损累积增益)

 nDCG=Normalized Discounted cumulative gain

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、有高关联度的结果出现在更靠前的位置的时候,指标会越高;

 

1) CG (累计增益)

  CG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:

2)DCG (折损累计增益)

3)nDCG (归一化折损累计增益)

4)实例

 

参考链接:

https://www.cnblogs.com/by-dream/p/9403984.html

https://zhuanlan.zhihu.com/p/74429856


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