当与推荐项目的相关性是二进制形式时，我们可以使用NDCG作为推荐系统度量吗？

当与推荐项目的相关性是二进制形式时，我们可以使用NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）作为推荐系统度量。

NDCG是一种常用的评估指标，用于衡量推荐系统的排序质量。它结合了推荐项目的相关性和排序的影响，能够更准确地评估推荐结果的质量。

在二进制相关性情况下，推荐项目的相关性只有两种取值，通常是0和1，表示不相关和相关。NDCG通过计算推荐列表中每个项目的相关性得分，并考虑到其在排序中的位置，从而评估推荐系统的性能。

NDCG的计算公式如下： NDCG@k = DCG@k / IDCG@k

其中，DCG@k表示在推荐列表中前k个项目的折损累计增益（Discounted Cumulative Gain），IDCG@k表示理想情况下的折损累计增益。

推荐系统的目标是使得相关性高的项目排在前面，因此NDCG值越高，表示推荐系统的性能越好。

在实际应用中，NDCG可以用于评估各种类型的推荐系统，包括电商推荐、新闻推荐、音乐推荐等。对于推荐系统开发工程师来说，了解和使用NDCG可以帮助他们评估和改进推荐算法的效果。

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