Mean Reciprocal Rank (MRR) is a statistical measure used primarily in the fields of 情報検索 and 自然言語処理 to evaluate the performance of systems that return a list of ranked results. It specifically assesses how well a search algorithm or 推薦システム 応答に関連するアイテムの順位付け。
MRRは、各クエリに対して最初に出現する関連結果の順位の逆数を取り、それらの値の平均を計算することで求められます。MRRの計算式は次の通りです：
MRR = (1/Q) * Σ (1/rank_i)
ただし：
- Q はクエリの総数です、
- rank_i は、i番目のクエリに対して最初に出現する関連結果の位置です。
例えば、3つのクエリに対して最初の関連結果が順位1、2、3で見つかった場合、MRRは次のように計算されます：
MRR = (1/3) * (1/1 + 1/2 + 1/3) = (1/3) * (1 + 0.5 + 0.333) = 0.611
MRRは特に次のようなアプリケーションで有用です 検索エンジン, question-answering systems, and recommendation engines, where it is crucial to present the most relevant results to users as quickly as possible. A higher MRR indicates better performance, as it signifies that relevant results appear earlier in the ranked list.