bpr函数 BPR全称Bayesian Personalized Ranking,他是一种排序算法,并且使用隐式反馈(如点击,收藏等),通过对问题进行贝叶斯分析得到的最大后验概率来对item进行排序,进而产生推荐。 传统的矩阵分解使用显示反馈通过对用户-物品的评分矩阵进行分解从而预测到用户对于未评分物品的得分,根据这个得分进行推荐。 在实际中显示...
计算带有负采样的 BPR 损失函数 :param user_embeddings: 用户嵌入向量,形状为 (batch_size, embedding_dim) :param pos_item_embeddings: 正样本物品嵌入向量,形状为 (batch_size, embedding_dim) :param neg_item_embeddings: 负样本物品嵌入向量,形状为 (batch_size, embedding_dim) ...
BPR损失函数 Lineage 63 人赞同了该文章 一、背景 BPR(Bayesian Personalized Ranking)损失函数是一种用于学习推荐系统中用户个性化偏好的损失函数。它最初是由 Steffen Rendle 等人在论文 BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback 中提出的。 在推荐系统中,用户的历史行为数据通常是以隐式反馈形式...
BPR损失函数失效?求解! 在进行Top-N推荐时,我尝试使用自定义的BPR损失函数,但遇到了一个问题:虽然能够计算出损失,但调用loss_.backward()时没有任何反应,也不报错。具体来说,我的模型使用了变分自编码器对电影和用户进行编码和更新,然后通过点乘计算相似度。当使用torch.nn.functional预定义的binary_cross_entropy_...
BPR损失函数定义为[公式]，旨在最大化用户[公式]对[公式]的偏好得分大于对[公式]的得分。具体来说，是通过sigmoid函数和对数函数的组合，确保偏好分差越大，损失函数值越小，模型优化目标得以实现。通过随机梯度下降等优化算法，BPR损失函数帮助模型学习出一个适合用户的个性化物品排序函数[公式]，在推荐...
BPR 损失函数主要由三个组成部分构成:一致性项、多样性项和边际项。下面我们将分别介绍这三个组成部分。 (1)一致性项(Consistency Item) 一致性项用于衡量两个分类器对同一样本的分类结果是否一致。对于每个样本,我们通常会用两个分类器分别进行分类,得到两个预测标签。一致性项的计算公式如下: 一致性项 = 1/2 ...
BPR(Bayesian Personalized Ranking)损失函数是一种基于贝叶斯个性化排序的损失函数,用于学习推荐系统的权重向量。它衡量了推荐系统在给定用户对物品的偏好下,对物品的排序准确率。 2.性质 BPR损失函数具有以下几个性质: (1)它是一个凸损失函数,便于使用优化算法求解。 (2)当用户对物品的偏好越强烈时,推荐系统对物品...
在探讨近期的研究课题时，BPR函数频繁浮现，因此决定分享一个简要介绍。这段内容主要摘自百度百科和相关回答，后续若有新的理解和补充，会适时更新。时间：2020年12月13日，一次偶然的搜索过程中，我偶然发现了之前对自己使用BPR函数解决复杂道路情况探讨的记录。目前，这一方法的可行性正在我的处理中，有待...
鉴于最近研究走廊问题总是会想到BPR函数,就顺手贴一个说明,内容引自百度词条与回答。有想起来的补充的内容,后面再修改内容。 时间:20201213 很巧合的查询函数时候翻到了自己做的记录,通过BPR函数来规避路上复…