带有负采样的bpr损失函数 带有负采样的bpr损失函数 BPR 是一种用于推荐系统的排序损失函数，其核心思想是基于用户的隐式反馈数据（如用户的点击、购买等行为），目标是学习用户对物品的偏好排序。对于一个用户u，假设i是用户u喜欢的物品（正样本），j是用户u不喜欢的物品（负样本），BPR 损失函数旨在最大化用户u
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损失函数是一种用于训练BPR模型的损失函数,可以帮助模型学习到适合用户的物品排序。 在推荐系统中,我们通常将用户的历史行为表示为一个三元组 (u,i,r),其中 u 表示用户,i 表示物品,r 表示用户对物品的反馈(例如评分、喜欢或不喜欢等)。BPR模型的目标是学习到一个针对每个用户 u 的物品排序函数 fu(i),该...
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...
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_with_logits作为损失函数...
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...
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...
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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 ...
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...