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O que é DCG e por que é necessária a normalização?

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Resposta da IA

DCG (Ganho Cumulativo Descontado) é uma métrica de avaliação da qualidade da ordenação na pesquisa de informação e sistemas de recomendação. Ela mede a utilidade dos resultados de pesquisa considerando a posição: documentos relevantes mais acima na lista contribuem mais.

A fórmula do DCG leva em conta a relevância de cada resultado e reduz seu impacto à medida que a posição aumenta, geralmente usando um desconto logarítmico:

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)

A normalização é necessária para comparar resultados de diferentes consultas com diferentes números de documentos relevantes. Para isso, calcula-se o IDCG (DCG Ideal), que é o DCG máximo possível para esse conjunto de documentos relevantes ordenados por relevância decrescente. Depois, normaliza-se o DCG em relação ao IDCG:

NDCG_p = DCG_p / IDCG_p

Isso permite obter um valor na faixa [0,1], onde 1 indica uma ordenação ideal. A normalização é importante para uma comparação objetiva da qualidade da ordenação entre diferentes consultas e sistemas.