下面是使用PyTorch实现BPR损失函数的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn class BPRLoss(nn.Module): def __init__(self): super(BPRLoss, self).__init__() def forward(self, pos_score, neg_score): #计算BPR损失 loss = -torch.log(torch.sigmoid(pos_score - neg_score))...
三、pytorch实现源码来自: https://github.com/guoyang9/BPR-pytorch 1、读取数据import numpy as np import pandas as pd import scipy.sparse as sp import torch.utils.data as data import torch import torch.nn as nn import os import time dataset = 'ml-1m' main_path = './Data/' train_rating...
在实际应用中，为了提高计算效率，通常会采用负采样的方法。负采样就是从所有物品中随机选取一部分作为负样本，而不是使用所有未被用户交互过的物品作为负样本。以下是使用 Python 和 PyTorch 实现带有负采样的 BPR 损失函数的示例代码：python importtorchimporttorch.nnasnn defbpr_loss(user_embeddings,pos_item_...
本文的主要内容包括:自己对BPR算法的理解(主要谈谈BPR和SVD的区别),使用pytorch实现一个BPR算法,最后记录一下自己还没有理解的地方。 自己对BPR算法的理解 BPR算法全称贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, BPR),在博客[1]中详细地从贝叶斯的角度讨论了BPR算法的建模和优化思路。在这里主要讨论一下BPR和SVD...
print(fEpoch[{epoch+1}/100],Loss:{loss.item():.4f}) 2.3.4代码解释 在这个示例中,我们首先定义了用户和物品的向量表示,使用了PyTorch的nn.Embedding类。然后,我们定义了BPR的损失函数bpr_loss,该函数计算用户对已知偏好物品与未偏好物品之间的偏好差的概率,并返回其负对数平均值。