爱华网准做出了改进，这些改进基于以下两个原则：
第一，在信息检索中，相关可以分为多个级别，高度相关的文档比部分相关的文档更有价值，其在评价中应该赋予更大的权值。
第二，文档在序列中的位置越靠后，这个文档的价值越小，从用户的角度考虑，由于时间、精力以及从已经阅读过的文档中所得到了信息等原因，用户可能根本不会去看这些文档。
在这种评价方法中，每一个文档都对它所在的位置有一定的贡献，其贡献值与文档的相关度有关，然后，从1到n的所有的位置上的贡献值都被加起来作为最终的评价结果。这样，一个一定长度的文档序列被转换成了一个相关分值的序列。给定一个排序后的文档序列，在第r位的NDCG 值NDCG@r 的计算公式为
NDCG@r＝Nr*（j从1到r的下式的和：2的r（j）次幂－1/log(1+j)),其中r(j)是第j个文档的级别，Nr是归一化参数，它使得最优的排序的NDCG@r的值始终为1；如果结果序列中文档的个数n要少于r，则计算公式返回NDCG@n的值。
下面我们用一个简单的例子来说明NDCG值的计算过程。例如，假设有四
个不同级别的贡献值0、1、2 和3，其中3 代表最有价值而0表示没有价值。有
一个由上述文档组成的序列，其各个位置上的文档所贡献分值为G:
G = （3, 2,3,0,0,1, 2, 2,3,0。。）
这样，到第i 位累计的贡献为从第1 位到第i 的贡献值之和。我们把第i位上的贡献记为G[i]，而从第1 位到第i位的贡献之和记为CG[i]，其中CG[i]＝CG[i－1]＋G[i]，i＝1时CG[i]＝G[1],上述CG并没有反映出NDCG在提出的时候的第二点——文档所排的位置越靠后，其重要性就越小，因此对于具有相同贡献值的文档，其所在的位置越靠后，则其加在CG上的值应该越小。一个简单的办法就是在其贡献值上除以其位置值的对数函数，这样我们就得到了DCG[i],]/log ifi<b则DCG[i]＝CG[i]，否则DCG[i]＝DCG[i－1]+G[i]/logi(b为底数)。为了便于比较，我们需要把DCG进行归一化，使得所有的值都在0 到1之间，因此在每一个位置上都除以其最优排序时的DCG值。形式化的表达为：给定一个根据某个排序计算出来的DCG 序列：
(v1 ,v2 , , ,vk)而根据最优排序计算出的DCG 序列为
(i1,i2 , , ,ik) 则这个排序对应的NDCG 序列为：
(v1/i1, v2/i2, , ,, vk/ik)。
AvgPi=Σ Precision (j)* pos(j)/(number of documents relevant toQi),其中j从1到M（检索到的文档的总数），Precision(j)是前j个检索到的
文档的查准率，pos(j)是一个0-1 函数，如果排在第j个文档是相关的，其值为
1，否则为0。这样平均查准率的均值MAP 的计算公式为：
MAP = ΣAvgPi/(number of queries)
