1.BPR是基于矩阵分解的一种排序算法,它不是做全局的评分优化,而是针对每一个用户自己的商品喜好分贝做排序优化。 2.它是一种pairwise的排序算法,对于每一个三元组<u,i,j>,模型希望能够使用户u对物品i和j的差异更明显。 3.同时,引入了贝叶斯先验,假设参数服从正态分布,在转换后变为了L2正则,减小了模型的过拟合。 参考文献 1
推荐系统遇上深度学习(二十)--贝叶斯个性化排序(BPR)算法原理及实战,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
1.BPR是基于矩阵分解的一种排序算法,它不是做全局的评分优化,而是针对每一个用户自己的商品喜好分贝做排序优化。 2.它是一种pairwise的排序算法,对于每一个三元组,模型希望能够使用户u对物品i和j的差异更明显。 3.同时,引入了贝叶斯先验,假设参数服从正态分布,在转换后变为了L2正则,减小了模型的过拟合。 作者:...
1.BPR是基于矩阵分解的一种排序算法,它不是做全局的评分优化,而是针对每一个用户自己的商品喜好分贝做排序优化。 2.它是一种pairwise的排序算法,对于每一个三元组,模型希望能够使用户u对物品i和j的差异更明显。 3.同时,引入了贝叶斯先验,假设参数服从正态分布,在转换后变为了L2正则,减小了模型的过拟合。 参考...
1、BPR算法简介 1.1 基本思路 在BPR算法中,我们将任意用户u对应的物品进行标记,如果用户u在同时有物品i和j的时候点击了i,那么我们就得到了一个三元组,它表示对用户u来说,i的排序要比j靠前。如果对于用户u来说我们有m组这样的反馈,那么我们就可以得到m组用户u对应的训练样本。 这里,我们做出...