मैं दो रैंकिंग एल्गोरिदम की तुलना करना चाहता हूं। इन एल्गोरिदम में, ग्राहक अपनी खोज में कुछ शर्तों को निर्दिष्ट करता है। क्लाइंट की आवश्यकताओं के अनुसार, इन एल्गोरिथ्म को डेटा बेस में प्रत्येक आइटम के लिए एक अंक प्रदान करना चाहिए और उच्चतम स्कोर के साथ आइटम पुनर्प्राप्त करना चाहिए।
मैंने इस साइट में अपने प्रश्न से संबंधित विभिन्न विषयों को पढ़ा है और नेट की खोज की है। मेरी खोजों के अनुसार, सबसे महत्वपूर्ण लेख जो रैंकिंग एल्गोरिदम की तुलना करने के लिए कुछ मैट्रिक्स के बारे में बताता है, वह यह था: ब्रायन मैकफी और गर्ट आरजी लंकरीकेट, मेट्रिक लर्निंग टू रैंक, आईसीएमएल 2010 ( https://bmcfee.github.io/papers/mlr) .pdf ) पर क्लिक करें। मुझे लगता है कि prec @ k, MAP, MRR, और NDCG, उपयोग करने के लिए अच्छे मैट्रिक्स हैं, लेकिन मुझे एक समस्या है:
मेरा एल्गोरिथ्म परिणामों को क्रमबद्ध करता है, इसलिए मेरी परिणाम सूची में पहला आइटम उच्चतम स्कोर के साथ सबसे अच्छा है, दूसरे परिणाम में दूसरा शीर्ष स्कोर है, और इसी तरह। मैं अपने खोज एल्गोरिथ्म को उदाहरण के लिए 5 सर्वश्रेष्ठ परिणामों को सीमित करता हूं। परिणाम सबसे शीर्ष 5 आइटम हैं। तो, सटीकता होगी 1. जब मैं सबसे अच्छा परिणाम खोजने के लिए अपनी खोज को सीमित करता हूं, तो यह सबसे अच्छा लगता है। फिर से, सटीकता 1. होगी। लेकिन समस्या यह है कि, यह उन लोगों के लिए अस्वीकार्य है जो इस परिणाम को देखते हैं।
मैं क्या कर सकता हूँ? मैं इन एल्गोरिदम की तुलना कैसे कर सकता हूं और दिखा सकता हूं कि एक दूसरे से बेहतर है?