DCG
CG(累積利得)は、検索結果の全結果のリストに対して段階的に適合性の評価を与え、それらを総和した指標である。DCG の前身概念である CG は、結果リストにおける結果の順位を、検索結果集合の有用性が考慮された結果リストが含まれない。ある順位 p {\displaystyle p} での CG は:
C G p = ∑ i = 1 p r e l i {\displaystyle \mathrm {CG_{p}} =\sum _{i=1}^{p}rel_{i}} と定義する。
上記の r e l i {\displaystyle rel_{i}} は各順位 i {\displaystyle i} における文書の適合度を表す。
CGで算出された値は、検索結果に基づくランキングの順序の影響を受けない。つまり、適合度の高い文書 d i {\displaystyle d_{i}} が適合度の低い文書 d j {\displaystyle d_{j}} より高い順位に並び変わったとしても、CGの値は変動しない(ただし i , j ≤ p {\displaystyle i,j\leq p} )。検索結果の有用性を測る指標は上記の2つの前提に基づいて、一般的に CG より (n)DCG が使用されている。
CG は評価尺度が二値分類であるとき、適合率と等しくなるため、"Graded Precision"(段階的適合率)と呼ばれることがある。