WDCG（Weighted Discounted Cumulative Gain）は、情報検索や推薦システムの評価指標として使われます。具体的な使い方は以下の通りです。 WDCGの計算方法 関連性スコアの設定: 各アイテムに対して、ユーザーの関心度や関連性に基づいたスコアを設定します。 順位の考慮: アイテムの順位が高いほど、関連性スコアに対する重みが大きくなります。これにより、上位に表示されるアイテムの重要性が強調されます。 割引因子の適用: 順位が下がるにつれて、スコアに割引をかけることで、上位のアイテムがより重要視されるようにします。 WDCGの利用シーン 検索エンジンの評価: 検索結果の質を評価するために、WDCGを用いて異なるアルゴリズムの効果を比較します。 推薦システムの最適化: ユーザーに対して最も関連性の高いアイテムを推薦するために、WDCGを指標として使用します。 実際の適用例 Eコマースサイト: 商品の推薦アルゴリズムを改善するために、WDCGを使ってユーザーの購入履歴に基づく関連商品を評価します。 動画配信サービス: ユーザーの視聴履歴を分析し、WDCGを用いておすすめ動画の順位を最適化します。 WDCGは、ユーザーの体験を向上させるための強力なツールです。正しく活用することで、より良い情報提供が可能になります。