📚实验内容

• 实现以下指标评价，并对Experiment2的检索结果进行评价
  • Mean Average Precision (MAP)
  • Mean Reciprocal Rank (MRR)
  • Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG)

📚知识梳理

• MAP（Mean Average Precision）：平均准确率，是衡量检索结果排序质量的指标。
  • 计算方式是对于每个查询，计算被正确检索的文档的平均精确率，再对所有查询的平均值取均值。
  • 存在意义是衡量对于一个查询，检索结果的平均精确率，适用于评估排序结果精确度的情况。

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• MRR（Mean Reciprocal Rank）：平均倒数排名，是衡量检索结果排序质量的指标。
  • 计算方式是对于每个查询，计算被正确检索的文档的最高排名的倒数的平均值，再对所有查询的平均值取均值。
  • 存在意义是衡量对于一个查询，检索结果的排名，适用于评估检索结果排序效果好坏的情况。

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• NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）：归一化折损累积增益，是衡量检索结果排序质量的指标。
  • 计算方式是对于每个查询，对每个被检索到的结果计算其相对于理想排序的增益值，然后对这些相对增益值进行加权求和，再除以理想排序的增益值。
  • 存在意义是衡量对于一个查询，检索结果的绝对和相对排序质量，适用于评估排序结果的质量与排名准确度的情况。

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• 这三个指标各有侧重，根据不同的评估需要和数据特征选择合适的指标。例如，对于特定领域的文档检索，可能更关注排名准确度和检索结果的可靠度，因此MRR和NDCG可能比较适合。对于广泛领域的文档检索，可能更关注精确度，因此MAP比较适合。

📚实验步骤

🐇前情提要

• 本次实验是补充式实验，先给出了qrels_dict和test_dict
• 构建qrels_dict，根据 qrel.txt 中的 query_id 和对应库中真正相关的 doc_id 的信息构建 qrels_dict={query_id:{doc_id:gain，doc_id:gain，……}}。 遍历文件中的每一行,完成遍历后，返回 qrels_dict：
  • 使用 split(’ ') 将行按空格分隔成列表 ele。
  • 检查 ele[0](query_id)是否已经在 qrels_dict 中。如果不在，将其作为新的查询ID键添加到 qrels_dict 中，并将其对应的值设置为空字典。
  • 检查 ele[3](gain)是否大于0。如果是，将 ele[2](doc_id)作为新的相关文档ID键添加到查询ID键对应的值中，并将其对应的值设置为 ele[3] 的整数形式。

  def generate_tweetid_gain(file_name):
      qrels_dict = {}
      with open(file_name, 'r', errors='ignore') as f:
          for line in f:
              # 按空格划分
              ele = line.strip().split(' ')
              # ele[0]中存放的是query_id
              if ele[0] not in qrels_dict:
                  qrels_dict[ele[0]] = {}
              # ele[3]存放的是gain,ele[2]存放的是doc_id
              # 将gain大于0的存入
              if int(ele[3]) > 0:
                  qrels_dict[ele[0]][ele[2]] = int(ele[3])
      return qrels_dict
  

• 构建test_dict，根据 result.txt 文档中 query 和对应的检索到的 doc 文档对应信息构建 test_dict={query_id:{doc_id，doc_id，……}}。遍历文件中的每一行,完成遍历后，返回 test_dict：
  • 使用 split(’ ') 将行按空格分隔成列表 ele。
  • 检查 ele[0](query_id)是否已经在 test_dict 中。如果不在，将其作为新的查询ID键添加到 test_dict 中，并将其对应的值设置为一个空列表。
  • 将 ele[1](doc_id)添加到查询ID键对应的列表中。

  def read_tweetid_test(file_name):
      # 输入格式为：query_id doc_id
      test_dict = {}
      with open(file_name, 'r', errors='ignore') as f:
          for line in f:
              # 按空格划分
              ele = line.strip().split(' ')
              # 这里的ele[0]是query_id,ele[1]是doc_id
              if ele[0] not in test_dict:
                  test_dict[ele[0]] = []
              test_dict[ele[0]].append(ele[1])
      return test_dict
  

🐇MAP评价指标函数

1. 获取检索到的(test_dict)相关文档信息

2. 获取库中(qrels_dict)所有相关文档的信息

3. 进行 P@K评估计算

   
   

4. 进行 AP 评估计算
   

5. 进行 MAP 均值评估计算。
   

   

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def MAP_eval(qrels_dict, test_dict, k = 100):
    # MAP是对AP评价结果进行平均，AP基于P(Precision@K)评估
    AP_result = [] 
    for query in qrels_dict:
        # 获取相关信息
        test_result = test_dict[query]              # 检索文档
        true_list = set(qrels_dict[query].keys())   # 相关文档
        use_length = min(k, len(test_result))       # 用不超过100条文档计算
        if use_length <= 0:
            print('query:', query, '未找到')
            return []
        # 声明变量
        P_result = [] 
        total = 0    
        the_true = 0  
        # P@K 评估
        for doc_id in test_result[0: use_length]:
            total += 1
            if doc_id in true_list:
                # 如果是相关的
                the_true += 1
                P_result.append(the_true / total)
        # AP评估
        if P_result:
            AP = np.sum(P_result) / len(true_list)
            # print('query:', query, '的AP评估结果:', AP)
            AP_result.append(AP)
        else:
            print('query:', query, ' 就没有相关的┭┮﹏┭┮')
            AP_result.append(0)
    # MAP就是AP的平均值
    return np.mean(AP_result)

🐇MRR 评价指标函数

1. 获取检索到的(test_dict)相关文档信息

2. 获取库中(qrels_dict)所有相关文档的信息

3. 计算排序倒数（第一个相关结果的位置倒数）
   

4. 进行 RR 评估计算
   

5. 进行 MRR 均值评估计算。
   
   

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def MRR_eval(qrels_dict, test_dict, k = 100):
    # MRR是对RR评价结果进行平均，RR基于排序倒数
    RR_result = []
    for query in qrels_dict:
        # 获取相关信息
        test_result = test_dict[query]              # 检索文档
        true_list = set(qrels_dict[query].keys())   # 相关文档
        use_length = min(k, len(test_result))       # 用不超过100条文档计算
        if use_length <= 0:
            print('query:', query, '未找到')
            return []
        # 声明变量
        R_result = []
        rank = 0
        # 计算排序倒数
        for doc_id in test_result[0: use_length]:
            rank += 1
            if doc_id in true_list:
                R_result.append(1 / rank)
                break
        # RR评估
        if R_result:
            RR = np.sum(R_result)/1.0
            # print('query:', query, '的RR评估结果:', RR)
            RR_result.append(RR)
        else:
            print('query:', query, ' 就没有相关的┭┮﹏┭┮') 
            RR_result.append(0)
    # MRR就是RR的平均值
    return np.mean(RR_result)

🐇NDCG评价指标函数

1. 获取检索到的(test_dict)相关文档信息
2. 获取库中(qrels_dict)所有相关文档的gain（也就是下边的rel）信息
3. 按gain(rel)倒序排列（理想化，用于计算IDCG）
4. 先计算出 DCG和 IDCG，二者相除得到NDCG，取均值后返回。
   
   
   
   

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def NDCG_eval(qrels_dict, test_dict, k = 100):
    # NDCG@K = DCG@K / IDCG@K
    # DCG = rel(1) + sum(rel(i)/log(i))
    # IDCG就是按rel排序之后的DCG
    NDCG_result = []
    for query in qrels_dict:
        # 获取相关信息                                          
        test_result = test_dict[query]                       # 检索文档
        true_list = list(qrels_dict[query].values())         # 相关文档的gain列表
        true_list = sorted(true_list, reverse=True)          # 按gain(rel)倒序排列
        use_length = min(k, len(test_result),len(true_list)) # 用不超过100条文档计算
        if use_length <= 0:
            print('query:', query, '未找到')
            return []
        # 声明变量
        i = 1
        DCG = 0.0 
        IDCG = 0.0
        # 计算DCG和IDCG
        rel1 = qrels_dict[query].get(test_result[0], 0)
        DCG += rel1
        for doc_id in test_result[1: use_length]:
            i += 1
            rel = qrels_dict[query].get(doc_id, 0)
            DCG += rel / math.log(i, 2)
            IDCG += true_list[i - 2] / math.log(i, 2)
        NDCG = DCG / IDCG
        # print('query:', query, '的NDCG评估结果:', NDCG)
        NDCG_result.append(NDCG)
    # 取平均值后返回
    return np.mean(NDCG_result)

🐇调试结果

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参考博客：信息检索实验3- IR Evaluation