Discounted cumulative gain
ರಿಯಾಯಿತಿ ಸಂಚಿತ ಲಾಭವು (ಡಿಸಿಜಿ) ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅಳತೆಯಾಗಿದೆ; ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ಡಿಸಿಜಿ (ಎನ್. ಡಿ. ಸಿ. ಜಿ ಅಥವಾ ಎನ್. ಡಿ. ಸಿ. ಜಿ) ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಯಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾದ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅಳತೆಯಾಗಿದೆ. ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಸರ್ಚ್ ಎಂಜಿನ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಅನ್ವಯಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸರ್ಚ್-ಎಂಜಿನ್ ಫಲಿತಾಂಶದ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ದಾಖಲೆಗಳ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಡಿಸಿಜಿ ಫಲಿತಾಂಶದ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಅದರ ಸ್ಥಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದಾಖಲೆಯ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಅಥವಾ ಲಾಭವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶದ ಪಟ್ಟಿಯ ಮೇಲ್ಭಾಗದಿಂದ ಕೆಳಭಾಗದವರೆಗೆ ಲಾಭವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಫಲಿತಾಂಶದ ಲಾಭವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಶ್ರೇಯಾಂಕಗಳಲ್ಲಿ ರಿಯಾಯಿತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಂಬಂಧಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ಆವೃತ್ತಿಯು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಅವಲೋಕನ ಡಿಸಿಜಿ ಮತ್ತು ಅದರ ಸಂಬಂಧಿತ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಲ್ಲಿ ಎರಡು ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ ಫಲಿತಾಂಶದ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಮೊದಲು ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಾಗ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸ್ತುತವಾದ ದಾಖಲೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತವೆ (ಹೆಚ್ಚಿನ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ) ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸ್ತುತವಾದ ದಾಖಲೆಗಳು ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿತವಾದ ದಾಖಲೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಅವು ಸಂಬಂಧಿತವಲ್ಲದ ದಾಖಲೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಕ್ಯುಮುಲೇಟಿವ್ ಗೇನ್ ಡಿಸಿಜಿಯು ಕ್ಯುಮುಲೇಟಿವ್ ಗೇನ್ (ಸಿಜಿ) ಎಂಬ ಸರಳ ಅಳತೆಯ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಸಂಚಿತ ಲಾಭವು ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶದ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಮೊತ್ತವಾಗಿದೆ. ಸಿಜಿ ಫಲಿತಾಂಶದ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶದ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು (ಸ್ಥಾನ) ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿರುವ ಸಿ. ಜಿ. ಯನ್ನು ಹೀಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆಃ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿರುವ ಫಲಿತಾಂಶದ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಎಲ್ಲಿದೆ. ಸಿಜಿ ಕಾರ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಗಣಿಸಲಾದ ಮೌಲ್ಯವು ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅಂದರೆ, ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸ್ತುತವಾದ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಉನ್ನತ ಶ್ರೇಣಿಯ, ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಿಂತ ಮೇಲಕ್ಕೆ ಸರಿಸುವುದರಿಂದ ಸಿಜಿಗೆ (ಊಹಿಸಿ) ಕಂಪ್ಯೂಟೆಡ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮೇಲೆ ಮಾಡಲಾದ ಎರಡು ಊಹೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, (ಎನ್) ಡಿಸಿಜಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಿಜಿಗಿಂತ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಚಿತ ಲಾಭವನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ನಿಖರತೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡಿಸ್ಕೌಂಟ್ಡ್ ಕ್ಯುಮುಲೇಟಿವ್ ಗೈನ್ ಡಿ. ಸಿ. ಜಿ. ಯ ಪ್ರಮೇಯವೆಂದರೆ, ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶದ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಇರುವ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸ್ತುತವಾದ ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ ದಂಡ ವಿಧಿಸಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಮೌಲ್ಯವು ಫಲಿತಾಂಶದ ಸ್ಥಾನಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಲಾಗರಿದಮಿಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾದ ಡಿಸಿಜಿಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಹೀಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆಃ ಹಿಂದೆ ಲಾಗರಿಥಮಿಕ್ ರಿಡಕ್ಷನ್ ಅಂಶವನ್ನು ಬಳಸುವುದಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಸಮರ್ಥನೆ ಇರಲಿಲ್ಲ, ಅದು ಸುಗಮವಾದ ರಿಡಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ವಾಂಗ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. (2013) ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ಡಿಸಿಜಿ (ಎನ್. ಡಿ. ಸಿ. ಜಿ) ಯಲ್ಲಿ ಲಾಗರಿಥಮಿಕ್ ಕಡಿತ ಅಂಶವನ್ನು ಬಳಸಲು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಖಾತರಿಯನ್ನು ನೀಡಿತು. ಗಣನೀಯವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳ ಪ್ರತಿ ಜೋಡಿಗೆ, ಯಾವುದು ಉತ್ತಮ ಎಂಬುದನ್ನು ಎನ್. ಡಿ. ಸಿ. ಜಿ ಸ್ಥಿರವಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಲೇಖಕರು ತೋರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಡಿಸಿಜಿಯ ಪರ್ಯಾಯ ಸೂತ್ರೀಕರಣವು ಸಂಬಂಧಿತ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಮರುಪಡೆಯಲು ಬಲವಾದ ಒತ್ತು ನೀಡುತ್ತದೆಃ ನಂತರದ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ ವೆಬ್ ಸರ್ಚ್ ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಗಲ್ ನಂತಹ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಸ್ಪರ್ಧೆಯ ವೇದಿಕೆಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ದಾಖಲೆಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು ದ್ವಿಮಾನವಾಗಿದ್ದಾಗ ಡಿಸಿಜಿಯ ಈ ಎರಡು ಸೂತ್ರೀಕರಣಗಳು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತವೆ. ಕ್ರಾಫ್ಟ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. (2010) ಮತ್ತು ಬರ್ಗೆಸ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. (2005) ಎರಡನೇ ಡಿಸಿಜಿಯನ್ನು ಬೇಸ್ ಇ ನ ದಾಖಲೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದರೆ, ಮೇಲಿನ ಡಿಸಿಜಿಯ ಎರಡೂ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಬೇಸ್ 2 ರ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಡಿ. ಸಿ. ಜಿ. ಯ ಮೊದಲ ಸೂತ್ರೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಎನ್. ಡಿ. ಸಿ. ಜಿ. ಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವಾಗ, ದಾಖಲೆಯ ತಳವು ಮುಖ್ಯವಲ್ಲ, ಆದರೆ ದಾಖಲೆಯ ತಳವು ಎರಡನೇ ಸೂತ್ರೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಎನ್. ಡಿ. ಸಿ. ಜಿ. ಯ ಮೌಲ್ಯದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ, ಲಾಗ್ನ ತಳವು ಎರಡೂ ಸೂತ್ರೀಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಡಿಸಿಜಿಯ ಮೌಲ್ಯದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಡಿಸಿಜಿ ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶದ ಪಟ್ಟಿಗಳು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಉದ್ದದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ಸರ್ಚ್ ಎಂಜಿನ್ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸುವುದು ಡಿಸಿಜಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಸಾಧಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲೂ ಸಂಚಿತ ಲಾಭವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಕಾರ್ಪಸ್ನಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಬಂಧಿತ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯಿಂದ ವಿಂಗಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸ್ಥಾನದ ಮೂಲಕ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯ ಡಿಸಿಜಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಆದರ್ಶ ಡಿಸಿಜಿ (ಐಡಿಸಿಜಿ) ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಗಾಗಿ, ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ರಿಯಾಯಿತಿ ಸಂಚಯೀ ಲಾಭ ಅಥವಾ ಎನ್. ಡಿ. ಸಿ. ಜಿ. ಯನ್ನು ಹೀಗೆ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆಃ, ಇಲ್ಲಿ ಐ. ಡಿ. ಸಿ. ಜಿ. ಸೂಕ್ತವಾದ ರಿಯಾಯಿತಿ ಸಂಚಯೀ ಲಾಭವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಪಿ ಸ್ಥಾನದವರೆಗೆ ಕಾರ್ಪಸ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿತ ದಾಖಲೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು (ಅವುಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯಿಂದ ಕ್ರಮಿಸಲಾಗಿದೆ) ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಎನ್. ಡಿ. ಸಿ. ಜಿ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸರ್ಚ್ ಎಂಜಿನ್ನ ಶ್ರೇಯಾಂಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಯ ಸರಾಸರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಳತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸರಾಸರಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಪರಿಪೂರ್ಣ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಯಲ್ಲಿ, ಇದು 1 ರ ಎನ್. ಡಿ. ಸಿ. ಜಿ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಂತೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಎಲ್ಲಾ ಎನ್. ಡಿ. ಸಿ. ಜಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು 0ರಿಂದ 1ರ ಮಧ್ಯಂತರದಲ್ಲಿ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಮೌಲ್ಯಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಕ್ರಾಸ್-ಕ್ವೆರಿಯನ್ನು ಹೋಲಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ. ಭಾಗಶಃ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾತ್ರ ಲಭ್ಯವಿರುವಾಗ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಆದರ್ಶ ಕ್ರಮದ ಅಲಭ್ಯತೆಯು ಎನ್. ಡಿ. ಸಿ. ಜಿ. ಯ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಎದುರಾಗುವ ಮುಖ್ಯ ತೊಂದರೆಯಾಗಿದೆ. ಹುಡುಕಾಟದ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ದಾಖಲೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ಉದಾಹರಣೆ, ಪ್ರಯೋಗದಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವವರನ್ನು ಪ್ರತಿ ದಾಖಲೆಯ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಕೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ದಾಖಲೆಯನ್ನು 0-3ರ ಅಳತೆಯ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಣಯಿಸಬೇಕು, 0 ಎಂದರೆ ಪ್ರಸ್ತುತವಲ್ಲ, 3 ಎಂದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸ್ತುತವಲ್ಲ, ಮತ್ತು 1 ಮತ್ತು 2 ಎಂದರೆ "ಎಲ್ಲೋ ನಡುವೆ". ಶ್ರೇಯಾಂಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಯಿಂದ ಆದೇಶಿಸಲಾದ ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ ಬಳಕೆದಾರರು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆಃ ಅಂದರೆಃ 1ನೇ ದಾಖಲೆಯು 3ರ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, 2ನೇ ದಾಖಲೆಯು 2ರ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇತ್ಯಾದಿ. ಈ ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶದ ಪಟ್ಟಿಯ ಒಟ್ಟು ಲಾಭವೆಂದರೆಃ ಯಾವುದೇ ಎರಡು ದಾಖಲೆಗಳ ಕ್ರಮವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದರಿಂದ ಸಿಜಿ ಅಳತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಯಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು ಬದಲಾಯಿಸಿದರೆ, ಸಿಜಿ ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ, 11. ಫಲಿತಾಂಶದ ಪಟ್ಟಿಯ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳಲು ಡಿಸಿಜಿಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಲಾಗರಿಥಮಿಕ್ ಸ್ಕೇಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ಪ್ರತಿ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕೂ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಡಿಸಿಜಿ ಹೀಗಿರುತ್ತದೆಃ ಆದ್ದರಿಂದ ಈ ಶ್ರೇಯಾಂಕವು ಹೀಗಿರುತ್ತದೆಃ ಈಗ ಒಂದು ಬದಲಾವಣೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಡಿಸಿಜಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಕಡಿಮೆ ಸಂಬಂಧಿತ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಶ್ರೇಯಾಂಕದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಅಂದರೆ, ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚು ರಿಯಾಯಿತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಈ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಹೋಲಿಸಲಾಗದು ಏಕೆಂದರೆ ಇತರ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಒಟ್ಟಾರೆ ಡಿಸಿಜಿ ಆಗಿರಬಹುದು, ಅದು ಉತ್ತಮವಾಗಿರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ. ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಲು, ಡಿಸಿಜಿ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಡಿಸಿಜಿ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಲು, ನೀಡಲಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಆದೇಶದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ಉದಾಹರಣೆಗಾಗಿ, ಆ ಕ್ರಮವು ಎಲ್ಲಾ ತಿಳಿದಿರುವ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ತೀರ್ಪುಗಳ ಏಕತಾನತೆಯಿಂದ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತಿರುವ ರೀತಿಯದ್ದಾಗಿದೆ. ಈ ಪ್ರಯೋಗದ ಆರರ ಜೊತೆಗೆ, ಅದೇ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ 3ನೇ ದರ್ಜೆಯ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಹೊಂದಿರುವ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಆ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ 2ನೇ ದರ್ಜೆಯ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಹೊಂದಿರುವ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಇದೆ ಎಂದು ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ನಂತರ ಆದರ್ಶ ಕ್ರಮವೆಂದರೆಃ ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಆಳಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವಂತೆ ಆದರ್ಶ ಶ್ರೇಯಾಂಕವನ್ನು ಮತ್ತೆ 6ಕ್ಕೆ ಕಡಿತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಈ ಆದರ್ಶ ಕ್ರಮದ ಡಿಸಿಜಿ ಅಥವಾ ಐಡಿಸಿಜಿ (ಐಡಿಯಲ್ ಡಿಸಿಜಿ) ಅನ್ನು 6ನೇ ಶ್ರೇಯಾಂಕಕ್ಕೆ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಎನ್ಡಿಸಿಜಿಯನ್ನು ಹೀಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆಃ ಮಿತಿಗಳು ಫಲಿತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಕೆಟ್ಟ ದಾಖಲೆಗಳಿಗಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಡಿಸಿಜಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ದಂಡ ವಿಧಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಅಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಎರಡು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಎರಡನೆಯದು ಕೆಟ್ಟ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ ಸಹ ಎರಡನ್ನೂ ಸಮಾನವಾಗಿ ಉತ್ತಮವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಶ್ರೇಯಾಂಕದ ತೀರ್ಪುಗಳಿಗೆ ಅದರ ಬದಲಿಗೆ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಇದು ಕೆಟ್ಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಿದರೆ ಸ್ಕೋರ್ ಕಡಿಮೆಯಾಗಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಗಿಂತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಿಖರತೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಒಟ್ಟಾರೆ ಋಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ, ಇದು ಅಂಕದ ಕೆಳಗಿನ ಮಿತಿಯನ್ನು ಋಣಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ದಾಖಲೆಗಳಿಗಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ಡಿಸಿಜಿ ದಂಡ ವಿಧಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಅಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಎರಡು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಎರಡನ್ನೂ ಸಮಾನವಾಗಿ ಉತ್ತಮವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರ್ಶ ಡಿಸಿಜಿಯನ್ನು ಮೊದಲನೆಯದಕ್ಕೆ 3 ನೇ ಸ್ಥಾನ ಮತ್ತು ಎರಡನೆಯದಕ್ಕೆ 5 ನೇ ಸ್ಥಾನ ಎಂದು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮಿತಿಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಫಲಿತಾಂಶದ ಸೆಟ್ಗೆ ನಿಗದಿತ ಸೆಟ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕಾಣೆಯಾದ ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ ಕನಿಷ್ಠ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಹಿಂದಿನ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಅಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಎನ್. ಡಿ. ಸಿ. ಜಿ. ಯನ್ನು <ಐ. ಡಿ. 1> ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತೇವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹಲವಾರು ಸಮಾನವಾದ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ಡಿಸಿಜಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು. ಈ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಮಾಡಿದಂತೆ ಮೊದಲ ಕೆಲವು ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸಿದಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿಜವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್ಗಳು" nDCG@1 ನಂತಹ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಮೊದಲ ಫಲಿತಾಂಶ ಮಾತ್ರ ಇರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಒಂದು ಫಲಿತಾಂಶದ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಹತ್ತಿರದ ಪ್ರದೇಶದಿಂದ ಕೇವಲ 1 ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್ ಇದ್ದರೆ ಇನ್ನೊಂದು 5 ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಎರಡನೆಯದು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ ಎರಡೂ ಒಂದೇ ಅಂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕ್ರಮಗಳು (ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ) ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲು ಕಲಿಯುವುದನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ.