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NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）是一种衡量搜索引擎结果相关性的指标，特别是在考虑结果排名的情况下。它基于这样一个假设：高相关性的文档出现在搜索结果列表的顶部比出现在底部更加重要。如果你对类似NDCG这样的评估指标感兴趣，以下是一些其他常用的信息检索和推荐系统评估指标：

1. Precision and Recall

Precision（精确率）：检索出的相关文档数量与检索出的总文档数量的比率。

Recall（召回率）：检索出的相关文档数量与总的相关文档数量的比率。

2. F-Score or F1 Score

F1分数是精确率和召回率的调和平均数，是这两个指标的综合考量。

3. Mean Average Precision (MAP)

MAP是平均精确率的均值，它考虑了所有查询的精确率，并且给予排名较高的相关文档更高的权重。

4. Mean Reciprocal Rank (MRR)

MRR是倒数排名的平均值，用于衡量系统返回的第一个相关文档的平均排名。

5. Cumulative Gain (CG)

CG是没有考虑排名的情况下的相关性累计得分，即简单地将所有相关文档的相关性得分相加。

6. Discounted Cumulative Gain (DCG)

DCG是考虑排名的CG，给予排名较高的相关文档更高的权重（通常通过对排名位置应用对数型折扣函数）。

7. Expected Reciprocal Rank (ERR)

ERR是一种考虑用户不同满意度的排名评估指标，基于这样的假设：用户在找到满意答案后将停止查看搜索结果。

8. Precision at K (P@K)

P@K是在前K个检索结果中的精确率，它只考虑排名前K位的文档。

9. Recall at K (R@K)

R@K是在前K个检索结果中的召回率，同样只考虑排名前K位的文档。

10. Hit Rate

命中率是至少一个相关项目出现在推荐列表中的频率。

11. Coverage

覆盖率是一个推荐系统能够推荐出的不同物品的比例。

12. Diversity

多样性衡量推荐列表中物品的不同程度，一个高多样性的推荐系统会推荐更加多样化的物品。

13. Serendipity

意外发现度衡量的是用户从推荐中发现意外但又喜欢的物品的程度。

14. Novelty

新颖性指标衡量推荐系统提供多么新颖或意外的推荐。

15. Gini Index

基尼指数通常用于衡量收入不平等，但在推荐系统中，它可以用来衡量推荐的集中度或者不平等性。

16. Area Under the ROC Curve (AUC)

AUC 表示接收者操作特征曲线（ROC）下的面积，是衡量分类器性能的一个指标。

这些指标可以帮助你从不同角度评估信息检索系统或推荐系统的性能。不同的应用场景可能需要不同的指标来确保系统的有效性和用户满意度。在实际应用中，通常会结合多个指标来全面评估系统的表现。