排序数组的相对质量

Question

我有2个排序alghoritms，提供不同的结果（我按相关性排序信息）。因此，在两种方式中，我以不同的顺序获得相同的项目。我知道，第一次alghorytm比第二次提供更好的结果。我想获得相对值（从0到1），这意味着“array2的前N个值是array1的前N个值的0.73质量”（我比较第一个元素，因为用户看到它没有任何动作）。 首先想到的是使用array1和array2中位置之间的差异总和。 例如：

array1：1 2 3 4 | 5 6 7 8 9

array2：8 6 2 3 | 7 4 1 5 9 - array1中的位置

array2 *：5 5 2 3 | （大于4代替5代替diapasone 0..1中的相对值）

我想比较前4个元素：

S = 1 + 2 + 3 + 4 - 标准具之和，最大偏差

D = | 1 - 5 | + | 2 - 5 | + | 3 - 2 | + | 4 - 3 | = 9 - 这是绝对偏差

为了计算相对质量，我使用下一个公式：（S - D）/ S = 0.1。

有没有标准算法？这个算法有什么缺点？

Answer 1

您正在寻找的可能是DCG [折扣累积增益]和nDCG [标准化DCG]，用于对相关性进行排名。

这假定一个列表[让它为list2]是一个基线 - “绝对真理”，list1应该尽可能接近它。
这个想法是，如果第一个元素出现故障 - 如果第10个元素出现故障则更为重要。

我在this post的回答中详细描述了解决方案和一个例子[抱歉我自己也很自我，这似乎很适合这里]。而基本的想法是评估：

DCG(list1)/DCG(list2)

每个元素的相关性来自list2本身，例如：rel_i = 1/log(1+i)

注意：

• 当然DCG只能在relvant n元素上计算 而不是整个清单。
• 如果1
，此解决方案将产生list1 == list2的结果
• 此解决方案假定重要的是元素出现的位置，而不是元素的数值。它完全忽略了数值。