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 * (y1 * y2 + (1 - y1
二、BPR损失函数介绍 1.定义 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...