Normalized Discounted Cumulative Gain

• 랭킹 추천에 많이 사용되는 평가 지표
  • 가장 이상적인 랭킹과 현재 점수를 활용한 랭킹 사이의 점수를 cumulative하게 비교
  • 1에 가까울 수록 좋은 랭킹
  • $log$로 normalization하여 순위가 낮을 수록 가중치를 감소
• Top-N 리스트를 만들고 더 관심있고 관련성 높은 아이템 포함 여부를 평가
• 순위에 가중치를 두고 단순한 랭킹이 아닌 데이터의 성향을 반영하기 위한 지표
• MAP(Mean Average Precision), TOP K Recall 등 평가 방법 보완

CG

• 상위 아이템 p개의 관련성을 합한 cumulative gain
• rel -> binary(관련 여부) or complex value
• 상위 아이템 p개에 대해서 동일한 비중으로 합함

DCG

• 개별 아이템의 관련성에 log normalization을 적용함
• 랭킹에 따라 비중을 discount해서 관련성을 계산
• 하위권에 penalty 부여

NDCG

이상적인 DCG를 계산하고 최종 NDCG를 계산함
IDCG는 전체 p개의 결과 중 가장 큰 DCG