平均倒数排名 (MRR) 是用于评估信息检索系统或搜索引擎的有效性的统计度量。它通过关注第一个相关项目在检索结果列表中的位置来具体评估排名系统的准确性。MRR被定义为一组查询的第一相关项的倒数排名的平均值。简单来说，它会根据系统返回有用结果的速度来告诉您系统的性能如何。
要计算MRR，您首先需要确定每个查询的第一个相关项目的排名。倒数秩是通过取该秩的倒数来计算的。例如，如果第一相关结果作为列表中的第二项出现，则倒数排名将是1/2或0.5。一旦你有了所有查询的倒数排名，你只需取平均值。例如，如果您有三个查询，其倒数为1 (第一项相关) 、0.5 (第二项相关) 和0.25 (第四项相关)，则MRR将为 (1 0.5 0.25)/3，导致MRR大约为0.583。
MRR在精度至关重要的场景中特别有用，例如搜索引擎，推荐系统或问答系统。通过关注第一个相关项目，MRR提供了一个明确的指示，表明用户可以多快地找到他们正在寻找的东西。较高的MRR值表示系统效率更高，而较低的MRR则表明相关项目在列表中隐藏得更深，从而使用户更难访问。此指标可以帮助开发人员微调其算法并改善整体用户体验。