学习DCG的增益值和折扣因子
摘要：评估指标是排名系统的一个重要组成部分，在信息检索和网络搜索中已经提出了许多评估指标。累积折扣收益（DCG）已经成为评估用于网络搜索中的排名函数性能的广泛采用的评估指标之一。然而，在DCG中使用的两组参数，增益值和折扣因子，是以一种相当临时的方式确定的。在本文中，我们首先表明DCG通常不是一致的，这意味着使用DCG比较排名函数的性能很大程度上取决于所使用的特定增益值和折扣因子。然后，我们提出了一种新的方法，可以从用户对排名的偏好中学习增益值和折扣因子。数值模拟显示了我们提出的方法的有效性。请联系作者获取完整版本的论文。
作者：Ke Zhou, Hongyuan Zha, Gui-Rong Xue and Yong Yu
论文ID：1212.5650
分类：Information Retrieval
分类简称：cs.IR
提交时间：2012-12-27