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 ...
defbpr_loss(user_embeddings,pos_item_embeddings,neg_item_embeddings,lambda_reg=0.01): """ 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) ...
BPR损失函数是推荐系统中的关键组件，由Steffen Rendle等人在论文BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback中提出，专为处理隐式反馈数据设计。隐式数据如浏览、购买行为，因其稀疏性和复杂性，对推荐算法提出了挑战。BPR的创新在于它通过比较用户对两个物品的偏好，使模型学会个性化排序，即...
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_...
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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...
然后,使用负对数似然损失函数来计算BPR损失。 通过实例化`BPRLoss`类并调用其`forward`方法,我们可以将正样本得分和负样本得分作为输入来计算BPR损失。在这个示例中,我们得到的损失为0.6371。 请注意,这只是BPR损失函数的一个简单实现示例,实际使用中可能需要对数据进行处理和调整以适应具体的推荐模型。同时,为了实现更...
做Top-N推荐，自定义BPR损失函数，lossbackward没有反应，没有任何报错，如何解决？写了一个TOP-N推荐...
bpr损失函数 BPR (Bayesian Personalized Ranking) is a loss function commonly used in collaborative filtering models for recommendation systems. It is designed to optimize the ranking of items for individual users. The main goal of BPR is to maximize the ordering of items based on their preference ...