PAMM中使用的檢索多樣性的評估方法為：。

在NDCG中，文件的相關度可以分為多個等級進行打分。

（1）CG（Cumulative Gain）：

表示前p個位置累計得到的效益，公式為：

其中rel表示第i個文件的相關等級，如2表示非常相關，1表示相關，0表示無關，-1表示垃圾檔案。

（2）DCG（Discounted Cumulative gain）

在CG中的計算沒有考慮到位置資訊，比如檢索到了三個文件相關度一次為（3,-1,1）和（-1,1,3），顯然前面的排序好一點，但是兩個排名的CG值是相同的，所以要在CG運算中中加入位置資訊的計算。假設每個位置按照從小到大排序，它們的價值依次遞減，如：假設第i個位置的價值為

DCG的公式為：

另一種比較常用的，用來增加相關度影響比重的DCG計算方式是：

（3）IDCG（ideal DCG）

IDCG是指理想情況下的DCG，即DCG取得最大值的情況。公式為：

其中|REL|表示文件按照相關性從大到小的順序排序，取前p個文件組成的集合。

（4）NDCG（Normalize DCG）

由於每個查詢語句所能檢索到的結果文件集合長度不一，p值的不同會對DCG的計算有較大的影響。所以不能對不同查詢語句的DCG進行求平均，需要進行歸一化處理。NDCG就是用IDCG進行歸一化處理，表示當前DCG比IDCG還差多大的距離。公式如下：

這樣每個查詢語句的NDCG就是從0到1，不同查詢語句之間就可以做比較，就可以求多個查詢語句的平均NDCG。[email protected]、[email protected]分別表示求p為10和20的時候的NDCG。

（5）PAMM中的

是NDCG的變形，其中新發現的subtopics被獎勵，多餘的subtopics被懲罰。等級k的得分可以通過將標準[email protected]中的原始增益值替換為新穎性收益來定義。公式為：

其中是排名列表y中排在r位置的新穎性收益；

是包含第s個subtopic的r-1排名內觀察到的文件數目；

為在正排名中排在r位的新穎性收益；

y(k)是排名為k的文件索引; 

引數通常設定為0.5 。