为了让排序模型的优化目标尽量贴近搜索业务指标，需要按照Query计算损失，且不同位置的样本具有不同的权重。搜索系统常用的指标NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)相较于Log Loss显然更贴近搜索业务的要求，NDCG计算公式如下：
累加部分为DCG(Discounted Cumulative Gain)表示按照位置折损的收益，对于Query下的结果列表l，函数G表示对应Doc的相关度分值，通常取指数函数，即G(lj)=2lj-1（lj表示的是相关度水平，如{0，1，2}）；函数 η 即位置折损，一般采用 η(j)=1/log(j+1)，Doc与Query的相关度越高且位置越靠前则DCG值会越大。另外，通常我们仅关注排序列表页前k位的效果，Zk 表示 DCG@k 的可能最大值，以此进行归一化处理后得到的就是NDCG@k。
问题在于NDCG是一个处处非平滑的函数，直接以它为目标函数进行优化是不可行的。LambdaRank提供了一种思路：绕过目标函数本身，直接构造一个特殊的梯度，按照梯度的方向修正模型参数，最终能达到拟合NDCG的方法[6]。因此，如果我们能将该梯度通过深度网络进行反向传播，则能训练一个优化NDCG的深度网络，该梯度我们称之为Lambda梯度，通过该梯度构造出的深度学习网络称之为LambdaDNN。