Ի՞նչ է NDCG-ը և ինչպես է այն հաշվարկվում:

NDCG (Նորմալիզացված Զեղչված Կոմուլատիվ Հետոագումար) է դասակարգման որակի չափանիշ, որը հաճախ օգտագործվում է որոնման համակարգերում և Learning to Rank առաջադրանքներում:

Այն չափում է, թե որքան կարևոր են համապատասխան փաստաթղթերը վերևի դիրքերում արդյունքների ցանկում, հաշվի առնելով, որ բարձր դիրքերը կարևոր են:

Հաշվարկը բաղկացած է մի քանի քայլից.

1. DCG (Զեղչված Կոմուլատիվ Հետոագումար):

   [ DCG_p = \sum_{i=1}^p \frac{2^{rel_i} - 1}{\log_2(i + 1)} ]

   որտեղ (rel_i) ներկայացնում է փաստաթղթի կարևորությունը դիրքում (i), իսկ (p) — հաշվարկվող դիրքը:

2. IDCG (Իդեալական DCG): առավելագույն հնարավոր DCG, եթե փաստաթղթերը դասավորված են նվազող կարևորությամբ:

3. NDCG: նորմալիզացիա է DCG-ի նկատմամբ IDCG:

   [ NDCG_p = \frac{DCG_p}{IDCG_p} ]

NDCG արժեքը տատանվում է 0-ից 1-ի միջև, որտեղ 1-ը նշանակում է կատարյալ դասավորություն:

Օրինակ՝ եթե ունենք փաստաթղթերի կարևորությունները [3, 2, 3, 0, 1], նախ հաշվարկում ենք DCG-ն նշված ֆորմուլայով, ապա՝ IDCG-ն դասավորված ցուցակի համար [3, 3, 2, 1, 0], և բաժանում ենք DCG-ն IDCG-ի վրա։