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归一化折损累计增益
Normalized Discounted Cumulative Gain
归一化折损累计增益用分级相关性表示结果价值，对较低排名给予递减权重，并以理想排序归一化，常用于评价前K位排序质量。[1]
01 认识这个词条
分级相关性
与只分相关和不相关的二值评价不同，NDCG可使用多级相关性分值，表达结果价值的程度差异。[1]
位置折损
相关结果越靠后，其增益按排名的对数因子折损，使高价值文档出现在前列获得更高评价。[1]
归一化
指标用理想排序的累计增益进行归一化，使完美排序在给定截断位置的值为1；报告时须同时说明K和相关性标注方案。[1]
02 参考出处
以下为本条目使用的机构资料，可点击核对原文。
- 01Manning等《信息检索导论》·Evaluation of ranked retrieval results nlp.stanford.edu · 访问于 2026-10-10
资料说明：保留常用缩写NDCG；不同增益函数、折损函数和K设置会形成不同实现，正文不声称唯一公式适用于所有场景。