推荐系统中MAP与nDCG的计算方法

一、MAP(平均精度均值)

　　AP表示Average Precision 其实求的就是PR曲线下面的面积。

 以A和E客户为例子画图计算：

3、代码

https://github.com/sparklego/ml/blob/master/metrics/MAP.py

二、nDCG(归一化折损累积增益)

 nDCG=Normalized Discounted cumulative gain

DCG的两个思想：

　　1、高关联度的结果比一般关联度的结果更影响最终的指标得分；

　　2、有高关联度的结果出现在更靠前的位置的时候，指标会越高；

1) CG (累计增益)

　　CG只考虑到了相关性的关联程度，没有考虑到位置的因素。它是一个搜素结果相关性分数的总和。指定位置p上的CG为：

2）DCG (折损累计增益)

3)nDCG (归一化折损累计增益)

4)实例

参考链接：

https://www.cnblogs.com/by-dream/p/9403984.html

https://zhuanlan.zhihu.com/p/74429856