请问无监督时mrr(Mean Reciprocal Rank)指标是怎么得到的？这个rank是指什么排序

[chriskeke95]

不太理解这里的排序是指什么

[alinamimi]

MRR（Mean reciprocal rank）是一个国际上通用的对搜索算法进行评价的机制，即第一个结果匹配，分数为1，第二个匹配分数为0.5，第n个匹配分数为1/n，如果没有匹配的句子分数为0。最终的分数为所有得分之和 无监督学习的目标就是正例要尽可能排在负例的前面，所以mrr是一个很好的选择

[chriskeke95]

MRR（Mean reciprocal rank）是一个国际上通用的对搜索算法进行评价的机制，即第一个结果匹配，分数为1，第二个匹配分数为0.5，第n个匹配分数为1/n，如果没有匹配的句子分数为0。最终的分数为所有得分之和 无监督学习的目标就是正例要尽可能排在负例的前面，所以mrr是一个很好的选择

嗯嗯 想请问一下这里的正例和负例排序怎么排的。正例是指有边连接的节点，负例是无边的节点，是直接计算节点embedding之间的相似度来排序的吗？

[alinamimi]

正例是一般选有边连接的节点，负例全局采样。可以用相似度或者其他的算法，mrr是对结果进行排序后算的值

[teamaster1]

正例是一般选有边连接的节点，负例全局采样。可以用相似度或者其他的算法，mrr是对结果进行排序后算的值

请问算mrr的时候是否考虑了edge的权重

[alinamimi]

没有

[wsnooker]

MRR（Mean reciprocal rank）是一个国际上通用的对搜索算法进行评价的机制，即第一个结果匹配，分数为1，第二个匹配分数为0.5，第n个匹配分数为1/n，如果没有匹配的句子分数为0。最终的分数为所有得分之和 无监督学习的目标就是正例要尽可能排在负例的前面，所以mrr是一个很好的选择

这里换成auc是不是类似？