信息检索评价是对信息检索系统性能（主要满足用户信息需求的能力）进行评估的活动。通过评估可以评价不同技术的优劣，不同因素对系统的影响，从而促进本领域研究水平的不断提高。信息检索系统的目标是较少消耗情况下尽快、全面返回准确的结果。

IR的评价指标，通常分为三个方面：
（1）效率(Efficiency)—可以采用通常的评价方法：时间开销、空间开销、响应速度。
（2）效果(Effectiveness)：返回的文档中有多少相关文档、所有相关文档中返回了多少、返回得靠不靠前。
（3）其他指标：覆盖率(Coverage)、访问量、数据更新速度。

如何评价不同检索系统的效果呢？一般是针对相同的文档集合，相同的查询主题集合，相同的评价指标，不同的检索系统进行比较。相关的评测系统有：

（1）The Cranfield Experiments, Cyril W. Cleverdon, 1957 –1968
(上百篇文档集合)

（2）SMART System,Gerald Salton, 1964-1988 (数千篇文档集合)

（3）TREC(Text Retrieval Conference), Donna Harman, 美国标准技术研究所, 1992
-(上百万篇文档)，信息检索的“奥运会”

信息检索的评价指标可以分为两类：
（1）对单个查询进行评估的指标：对单个查询得到一个结果
（2）对多个查询进行评估的指标（通常用于对系统的评价）：求平均

一、单个查询的评价指标
P&R
召回率(Recall)=检出的相关文档数/相关文档数，也称为查全率，R∈[0,1]
准确率(Precision)=检出的相关文档数/检出文档数，也称为查准率，P∈[0,1]
假设：文本集中所有文献已进行了检查

关于召回率的计算
（1）对于大规模语料集合，列举每个查询的所有相关文档是不可能的事情，因此，不可能准确地计算召回率
（2）缓冲池(Pooling)方法：对多个检索系统的Top N个结果组成的集合进行标注，标注出的相关文档集合作为整个相关文档集合。这种做法被验证是可行的，在TREC会议中被广泛采用。

虽然Precision和Recall都很重要，但是不同的应用、不用的用户可能会对两者的要求不一样。因此，实际应用中应该考虑这点。

（1）垃圾邮件过滤：宁愿漏掉一些垃圾邮件，但是尽量少将正常邮件判定成垃圾邮件。

（2）有些用户希望返回的结果全一点，他有时间挑选；有些用户希望返回结果准一点，他不需要结果很全就能完成任务。

F值和E值
（1）F值：召回率R和正确率P的调和平均值，if P=0 or R=0, then F=0, else 采用下式计算：

或者公式：

F值也被称为F1值（F1 measure），因为recall和precision的权重一样。
更通用的公式如下：

其中F2值（更重视召回率）和F0.5值（更重视准确率）也是非常常用的指标值。

（2）E值：召回率R和正确率P的加权平均值，b>1表示更重视P

或者公式：

F和E的关系如下：

引入序的作用

R-Precision：计算序列中前R个位置文献的准确率。R指与当前查询相关的文献总数。

P-R曲线
P-R曲线是正确率-召回率曲线(precision versus recall curve)。检索结果以排序方式排列，用户不可能马上看到全部文档，因此，在用户观察的过程中，正确率和召回率在不断变化(vary)。可以求出在召回率分别为：0%,10%,20%,30%,…, 90%,100%上对应的正确率，然后描出图像。
某个查询q的标准答案集合为：Rq={d3,d5,d9,d25,d39,d44,d56,d71,d89,d123}
某个IR系统对q的检索结果如下：

绘成曲线图如下：

P-R曲线的插值问题，对于前面的例子，假设Rq={d3,d56,d129}
（1）3. d56 R=0.33,P=0.33;8. d129 R=0.66, P=0.25; 15. d3 R=1,P=0.2
（2）不存在10%, 20%,…,90%的召回率点，而只存在33.3%, 66.7%, 100%三个召回率点
（3）在这种情况下，需要利用存在的召回率点对不存在的召回率点进行插值(interpolate)
（4）对于t%，如果不存在该召回率点，则定义t%为从t%到(t+10)%中最大的正确率值。
（5）对于上例，0%,10%,20%,30%上正确率为0.33，40%~60%对应0.25，70%以上对应0.2

P-R曲线的优点：简单直观；既考虑了检索结果的覆盖度，又考虑了检索结果的排序情况
P-R曲线的缺点：单个查询的P-R曲线虽然直观，但是难以明确表示两个查询的检索结果的优劣。

P-R曲线如何可以转化为单一指标呢？一般有两种方法：
（1）Break Point：P-R曲线上P=R的那个点。这样可以直接进行单值比较
（2）11点平均正确率(11 point average precision)：在召回率分别为0,0.1,0.2,…,1.0的十一个点上的正确率求平均，等价于插值的AP。

AP
平均正确率(Average Precision, AP)：对不同召回率点上的正确率进行平均。
（1）未插值的AP: 某个查询Q共有6个相关结果，某系统排序返回了5篇相关文档，其位置分别是第1，第2，第5，第10，第20位，则AP=(1/1+2/2+3/5+4/10+5/20+0)/6

（2）插值的AP:在召回率分别为0,0.1,0.2,…,1.0的十一个点上的正确率求平均，等价于11点平均

（3）只对返回的相关文档进行计算的AP,
AP=(1/1+2/2+3/5+4/10+5/20)/5，倾向那些快速返回结果的系统，没有考虑召回率。

不考虑召回率情况下，单个查询评价指标还有：
（1）Precision@N：在第N个位置上的正确率，对于搜索引擎，考虑到大部分作者只关注前一、两页的结果，P@10, P@20对大规模搜索引擎非常有效
（2）NDCG：后面详细介绍。
（3）Bpref：Binary preference，2005年首次引入到TREC的Terabyte任务中。

NDCG
每个文档不仅仅只有相关和不相关两种情况，而是有相关度级别，比如0,1,2,3。我们可以假设，对于返回结果：相关度级别越高的结果越多越好；相关度级别越高的结果越靠前越好。

NDCG(Normalized Discounted Cumulative
Gain)：计算相对复杂。对于排在结位置n处的NDCG的计算公式如下图所示：

在MAP中，四个文档和query要么相关，要么不相关，也就是相关度非0即1。NDCG中改进了下，相关度分成从0到r的r+1的等级(r可设定)。当取r=5时，等级设定如下图所示：（应该还有r=1那一级，原文档有误，不过这里不影响理解。当然注意Value这一项，咱们也可以直接定义分值，如0-3分值。求了2方实际上把Value的差异变大了，便于对比评测）

例如现在有一个query={abc}，返回下图左列的Ranked List(URL)，当假设用户的选择与排序结果无关（即每一级都等概率被选中），则生成的累计增益值（从1到n的所有的位置上的贡献值都被加起来作为最终的评价结果，这样，一个一定长度的文档序列被转换成了一个相关分值的序列）。如下图最右列所示：

考虑到一般情况下用户会优先点选排在前面的搜索结果，所以应该引入一个折算因子(discounting factor): log(2)/log(1+rank)。（也就是1/log2(1+rank)）。这时将获得DCG值(Discounted Cumulative Gain)如下如所示：

最后，为了使不同等级上的搜索结果的得分值容易比较，需要将DCG值归一化的到NDCG值。操作如下图所示，首先计算理想返回结果List的DCG值：

然后用DCG/MaxDCG就得到NDCG值，如下图所示：

画出图如下：

NDCG优点：图形直观，易解释；支持非二值的相关度定义，比P-R曲线更精确；能够反映用户的行为特征(如：用户的持续性persistence)

NDCG缺点：相关度的定义难以一致；需要参数设定。

Bpref
Bpref(Binary preference)，2005年首次引入到TREC的Terabyte任务中。只考虑对返回结果列表中的经过判断后的文档进行评价。在相关性判断完整的情况下，bpref具有与MAP相一致的评价结果。在测试集相关性判断不完全的情况下，bpref依然具有很好的应用（比MAP更好）。这个评价指标主要关心不相关文档在相关文档之前出现的次数。具体公式为：

其中，对每个Topic，已判定结果中有R个相关结果。r 是相关文档，n是Top R篇不相关文档集合的子集。（n ranked
higher than r是指当前相关结果项之前有n个不相关的结果）

下面举个例子来说明bpref的性能，假设检索结果集S为：
S ={D1 ,D2 •,D3 * ,D4 * ,D5 •,D6 ,D7 •,D8 ,D9 ,D10 }
其中D2、D5 和D7是相关文档，D3 和D4为未经判断的文档。
对这个例子来说，R=3; bpref= 1/3 [(1 -1/3) + (1 -1/3) + (1 -2/3)]。

二、多个查询的评价指标
多个查询的评价指标，一般就是对单个查询的评价进行求平均。平均的求法一般有两种：
（1）宏平均（Macro Average）：对每个查询求出某个指标，然后对这些指标进行算术平均
（2）微平均（Micro Average）：将所有查询视为一个查询，将各种情况的文档总数求和，然后进行指标的计算
例如：Micro Precision=（对所有查询检出的相关文档总数)/(对所有查询检出的文档总数)
宏平均对所有查询一视同仁，微平均受返回相关文档数目比较大的查询影响。
宏平均和微平均的例子：
两个查询q1、q2的标准答案数目分别为100个和50个，某系统对q1检索出80个结果，其中正确数目为40，系统对q2检索出30个结果，其中正确数目为24，则：

P1=40/80=0.5, R1=40/100=0.4

P2=24/30=0.8, R2=24/50=0.48

MacroP=(P1+P2)/2=0.65

MacroR=(R1+R2)/2=0.44

MicroP=(40+24)/(80+30)=0.58

MicroR=(40+24)/(100+50)=0.43

MAP
MAP(MeanAP：Mean Average Precision)：对所有查询的AP求宏平均。具体而言，单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值。主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值。MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标。系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高)，MAP就可能越高。如果系统没有返回相关文档，则准确率默认为0。
多个查询下的查准率/查全率曲线，可通过计算其平均查准率得到，公式如下(Nq为查询的数量) ：

P(r) 是指查全率为r时的平均查准率, Pi(r)指查全率为r时的第i个查询的查准率 .

例如：假设有两个主题，主题1有4个相关网页，主题2有5个相关网页。某系统对于主题1检索出4个相关网页，其rank分别为1, 2, 4, 7；对于主题2检索出3个相关网页，其rank分别为1,3,5。对于主题1，平均准确率为(1/1+2/2+3/4+4/7)/4=0.83。对于主题2，平均准确率为(1/1+2/3+3/5+0+0)/5=0.45。则MAP= (0.83+0.45)/2=0.64。”

MRR
MRR(Mean Reciprocal Rank) ：对于某些IR系统（如问答系统或主页发现系统），只关心第一个标准答案返回的位置(Rank)，越前越好，这个位置的倒数称为RR，对问题集合求平均，则得到MRR。（把标准答案在被评价系统给出结果中的排序取倒数作为它的准确度，再对所有的问题取平均）

例子：两个问题，系统对第一个问题返回的标准答案的Rank是2，对第二个问题返回的标准答案的Rank是4，则系统的MRR为(1/2+1/4)/2=3/8

再举个例子：有3个query如下图所示：（黑体为返回结果中最匹配的一项）



可计算这个系统的MRR值为：(1/3 + 1/2 + 1)/3 = 11/18=0.61。

GMAP
GMAP(Geometric MAP)：TREC2004 Robust 任务引进。
先看一个例子：从MAP（宏平均）来看，系统A好于系统B，但是从每个查询来看，3个查询中有2个Topic B比A有提高，其中一个提高的幅度达到300%。

因此，我们计算几何平均值：

例子中：GMAPa=0.056，GMAPb=0.086。GMAPa<GMAPb
GMAP和MAP各有利弊，可以配合使用，如果存在难Topic时，GMAP更能体现细微差别。

 

三、面向用户的评价指标
前面的指标都没有考虑用户因素。而相关不相关由用户判定。假定用户已知的相关文档集合为U，检索结果和U的交集为Ru，则可以定义覆盖率（Coverage) C=|Ru|/|U|，表示系统找到的用户已知的相关文档比例。假定检索结果中返回一些用户以前未知的相关文档Rk，则可以定义出新颖率（Novelty Ratio）N=|Rk|/(|Ru|+|Rk|)，表示系统返回的新相关文档的比例。
相对查全率：检索系统检索出的相关文档数量与用户期望得到的相关文档的数量的比例。
查全努力：用户期望得到的相关文档与为了得到这些相关文档而在检索结果中审查文档数量的比率。

图示覆盖率和新颖率

四、评价指标总结
最基本的评价指标：召回率、准确率
不足：
1、一些评价指标，如R-Precision，MAP，P@10等，都只考虑经过Pooling技术之后判断的相关文档的排序。
2、对判断不相关文档与未经判断的文档的差别并没有考虑。
3、测试集越来越大，由于相关性判断还基本上是人工判断，因此建立完整的相关性判断变得越来越难。

参考资料：
http://wenku.baidu.com/view/1c6fb7d7b9f3f90f76c61b74.html

http://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall

http://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2368087.html

转载请注明出处：互联网旁观者～黄言之 http://blog.sina.com.cn/netreview/

补充说明：

1、P@10

在说同一指标计算的差别之前，我先顺带说一下信息检索的几个常用评价指标。

P@10意思是：返回前10个结果的精确度。P英文为Precision。直接看下图例子。

准确的说，这里演示的是P@5。一次查询中返回了上图所示的5个答案，其中第1、3、5个答案是正确的，第2、4个答案是错误的，因此这次查询的P@5=0.6。

对于一个系统而言，评价它的精确度，常用多个不同种类的查询进行测试，对每个查询分别计算P@10，取这些查询P@10的平均值作为系统的P@10。这个计算比较固定，没有什么歧义，所以各个论文中对于P@10的计算方式我看到的都是一样的。

2、MAP

MAP因为为Mean Average Precision，就是说对一个叫Average Precision（AP）的东西取平均值。检测一个系统的性能，常用多个不同种类的查询对它进行测试，每个查询的结果都能计算出一个AP值，把所有AP取平均值就是系统的MAP。

那么问题就变成了如何对一次查询结果计算AP值。AP值其实是对P@n的一个扩展。上述的P@10是吧n固定为10，而AP的计算是平均P@1,P@2......P@n所有的值。

下面展示一个例子：

        上图为对一个系统的两次查询。对于结果1，AP=(1.0+0.67+0.75+0.8+0.83+0.6)/6=0.78，对于结果2，AP=(0.5+0.4+0.5+0.57+0.56+0.6)/6=0.52。

       对于一次查询，AP值可以判断优劣，但是如果涉及到一个系统整体的效果，就需要用到MAP（Mean Average Precision），简单的说，MAP的计算的是搜索查询结果AP值的均值。如上图如果表示的MAP = (0.78+0.52)/2。

不同论文中计算需要注意的区别

MAP的计算也是很简单的，但是需要注意的就是AP@n这个n的取值。MAP不像P@10这样明确的表达了要用返回结果的前10个进行计算，多数论文都没有具体写明要取前多少个计算MAP。我遇到的论文就是，实验结果得到了前1000个答案，但是它只选了前100个进行计算MAP值，虽然简单，但是没注意到的话还是会让人摸不着头脑的答案不一致。

3、NDCG@n

NDCG可以拆解为四个部分，分别是N（Normalization）标准化、D（Discounted）折减、C（Cumulative）累积、G（Gain）增益。四个部分通过下式表示NDCG。

其中x表示一个查询，n表示用返回的前n个答案计算本次查询的NDCG，i表示第几个答案。

G可以理解为一个返回的答案对于本次查询质量的加分。G的大小与i无关，只取决于这个答案的质量。

D可以理解为对于一个加分的适当减分。因为越靠前的答案应该加分越多，越靠后的答案加分越少，加分G是与答案的位置前后无关的，所以需要通过D来控制加分大小。所以D是一个随答案位置i增大而增大的量。

C是对1到n个位置的G/D进行累加，得到这次查询的质量得分。

N是对得分进行归一化处理，可以理解为N是理想情况下的得分，及能够取得的最高得分。

计算NDCG存在的差异

        NDCG相对于前两种指标公式会更复杂，所以计算方式存在差异的可能性更大。除了C是进行累加没有什么争议以外，N、D、G三项计算都可能存在差别

G的差别比较大，有的是直接取相关度得分rel作为G的值，有的是取2^rel-1作为G的值，当然还存在有其他的表达方式。相同的是相关度得分都是rel = {0,1,2......}。

对于D相同的都是以log(i)的形式取值，显然i=1时D=0，不可作为分母。因此发现有两种不同的方式。第一种，当i=1时，D取1，其余的取log(i)。第二种D=log(1+i)。

对于N也发现了两种计算方式。相同的是都使用了相同的DCG方式计算，不同的在于取哪些值计算。

第一种，取当前返回结果的前n的最优排序计算DCG作为N的值。例如，一组NDCG@5的相关度为X={1,0,2,2,1}，将其变化成X={2,2,1,1,0}计算DCG的值作为N。也就是说集合X的取值一定出现在答案中。但是假设返回的前n个的相关度得分都是0，N也变成了0，那么答案将出错。网络上的计算方式大多是这种。

第二种，是将整个搜索空间中的最优n个答案形成集合X，从高到低排列后计算DCG作为N的值。集合X的值不要求出现在系统返回的答案中。我在论文中遇到的是这种。