介绍了 nDCG 的变体 ——rankDCG, 旨在解决 nDCG 等在用户排序或推荐系统中存在的问题；新方法满足有效排序算法的多个标准，并在实验中证明了其有效性。

Mar, 2018

对推荐方法的评估方法进行了探讨，研究了离线评估和在线试验之间的关系，并分析了离线评估指标的一致性和实用性。

Jul, 2023

本文提出了一种 NeuralNDCG 算法作为一种新颖的不可区分且可微分的排序近似来解决传统 LTR 算法中优化目标与评估标准之间的矛盾，并且我们介绍了两种这种算法的变体，实证评估结果显示其性能优于之前针对优化 NDCG 的工作，并且与最先进算法基本持平。

Feb, 2021

本文提出了一种优化排序度量 NDCG（即归一化折扣累计增益）和其变种方法的方法，包括创新的组成式方法和双层组成式优化问题，以及利用初始热身和停止梯度算子的实用策略。该方法使用可证明收敛保证的有效随机算法，并通过多个数据集上的实验，展示了在 NDCG 方面优于之前的排序方法的效果。

Feb, 2022

提出了一种新的 quicksort-flavored 算法，可以在大量训练数据集上优化非可分离损失函数。已证明，该方法适用于包括 AP 和 NDCG 基础上的损失函数，并且对于我们的方法渐近计算复杂度不能提高。我们展示了该方法在优化结构化铰链损失上的效果并且得到了比简单的可分离损失函数更好的结果，同时需要相当的训练时间。

Apr, 2016

介绍了一种基于非参数排序的双步骤方法，可以将 MRR 和 NDCG 模型合并，从而在视觉对话的领域中发挥出色，展现了当前 MRR 和 NDCG 的最优表现。

Apr, 2021

本文提出了一种基于 Discounted Cumulative Gain（DCG）评估模型质量的方法，并建议了 Discounted Rank Upweighting（DRU）训练方法以提高模型的品质，在实验中结果表明，这种基于组排名的训练方法能够选择和学习出对组分布性变化具有鲁棒性的模型。

May, 2023

图像检索中，标准评估指标依赖于分数排名，如平均精度（AP）、前 k 个结果的召回率（R@k）、归一化折现累积增益（NDCG）。本研究引入了一种用于鲁棒且可分解的排名损失优化的通用框架，解决了端到端训练深度神经网络时面临的两个主要挑战：非可微性和非可分解性。首先，我们提出了一种通用的排名操作符替代品 SupRank，它适用于随机梯度下降，提供了排名损失的上界并保证了鲁棒训练。其次，我们使用一个简单而有效的损失函数来减小排名损失的批次平均近似与整个训练集上的损失值之间的可分解性差距。我们将我们的框架应用于图像检索的两个标准指标：AP 和 R@k。此外，我们还将我们的框架应用于分层图像检索。我们引入了 AP 的扩展，即分层平均精度 H-AP，并对其以及 NDCG 进行了优化。最后，我们创建了第一个分层地标检索数据集。我们使用半自动流程创建分层标签，扩展了大规模的 Google Landmarks v2 数据集。该分层数据集可在此 URL 公开获取。代码将在此 URL 发布。

Sep, 2023

本论文提出了一种新的基于 Learning-to-Rank 方法的 Top-N-Rank 推荐算法，通过在排名列表中只评估前 N 个项目，消除评估低排名项目对学习排序函数的影响，并借助多种类型的隐式反馈来提高推荐质量，使用 ReLU 作为平滑目标函数的方法显著提高了排名质量和运行时间。

Dec, 2018

本文讨论了利用哈希生成数据二进制编码进行近邻检索的学习排名公式，旨在直接优化基于排名的评估指标，例如平均精度（AP）和标准化折扣累积增益（NDCG）。文章首先观察到，整数值哈明距离通常导致绑定的排名，并建议使用绑定的 AP 和 NDCG 版本来评估哈希检索。为了优化绑定排名指标，我们推导了它们的连续松弛，然后使用深度神经网络进行基于梯度的优化。结果，我们在常见基准测试中建立了图像检索的新领域。

May, 2017