DCG nədir və niyə normalizasiya lazımdır?
sobes.tech Süni İntellekt
AI-dan cavab
DCG (Endirimli Kumulativ Qazan) informasiya axtarışında və tövsiyə sistemlərində sıralama keyfiyyətini qiymətləndirmək üçün bir metriki göstərir. O, axtarış nəticələrinin faydalılığını mövqe nəzərə alınmaqla ölçür: yuxarıda yerləşən müvafiq sənədlər daha çox töhfə verir.
DCG formulası hər bir nəticənin əhəmiyyətini nəzərə alır və onun təsirini mövqe artdıqca azaldır, adətən logarifmik endirimlə:
DCG_p = extstyle
elax ext{rel}_1 + extstyle
el_2 / ext{log}_2(2) + extstyle
el_3 / ext{log}_2(3) + ... + extstyle
el_p / ext{log}_2(p)
Normallaşdırma, müxtəlif sorğuların nəticələrini, fərqli müvafiq sənədlərin sayı ilə müqayisə etmək üçün vacibdir. Bunun üçün, IDCG (İdeal DCG) hesablanır — bu, azalan müvafiqlik sıralaması ilə bu sənədlər dəstinin mümkün olan ən yüksək DCG-dir. Sonra, DCG IDCG-ə bölünür:
NDCG_p = DCG_p / IDCG_p
Bu, [0,1] diapazonunda dəyər əldə etməyə imkan verir; 1 mükəmməl sıralamayı göstərir. Normallaşdırma, müxtəlif sorğular və sistemlər arasında sıralama keyfiyyətinin obyektiv müqayisəsi üçün vacibdir.