贝叶斯个性化排序损失函数

贝叶斯个性化排名(Bayesian Personalized Ranking, BPR)是一种用于推荐系统的机器学习方法,旨在为用户提供个性化的排名列表。BPR的核心思想是通过对用户历史行为数据的分析,对用户可能喜欢和不喜欢的物品对(item pairs)进行建模,优化推荐系统的排序。

在BPR中,成对损失优化(Pairwise Loss Optimization)是一种训练方法,它关注于正确地对物品对进行排序,而不是预测单个物品的评分或偏好。具体来说,对于用户 u u u,如果我们知道用户更喜欢物品 i i i而不是物品 j j j,那么我们期望推荐系统给物品 i i i一个更高的预测分数。因此,损失函数设计为当推荐系统对于偏好对的排序不正确时,损失值会增加。

成对损失优化的主要目的是推动模型学习区分用户偏好的物品和不偏好的物品,从而可以生成反映用户个人喜好的排名列表。在实践中,这通常涉及到使用如随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)这样的优化算法来更新模型参数,减小成对损失。

贝叶斯个性化排名的成对损失函数通常定义为:

为什么可以这样设计损失函数?

通常在机器学习中,损失函数(Loss Function)是用来估计模型的预测与实际数据之间的不一致程度的一种衡量。损失函数的值越小,说明模型的预测性能越好,即模型的预测结果与真实情况越接近。

相关推荐
谦行9 分钟前
工欲善其事,必先利其器—— PyTorch 深度学习基础操作
pytorch·深度学习·ai编程
xwz小王子38 分钟前
Nature Communications 面向形状可编程磁性软材料的数据驱动设计方法—基于随机设计探索与神经网络的协同优化框架
深度学习
白熊1881 小时前
【计算机视觉】CV实战项目 - 基于YOLOv5的人脸检测与关键点定位系统深度解析
人工智能·yolo·计算机视觉
nenchoumi31191 小时前
VLA 论文精读(十六)FP3: A 3D Foundation Policy for Robotic Manipulation
论文阅读·人工智能·笔记·学习·vln
后端小肥肠1 小时前
文案号搞钱潜规则:日入四位数的Coze工作流我跑通了
人工智能·coze
LCHub低代码社区1 小时前
钧瓷产业原始创新的许昌共识:技术破壁·产业再造·生态重构(一)
大数据·人工智能·维格云·ai智能体·ai自动化·大禹智库·钧瓷码
-曾牛1 小时前
Spring AI 快速入门:从环境搭建到核心组件集成
java·人工智能·spring·ai·大模型·spring ai·开发环境搭建
阿川20151 小时前
云智融合普惠大模型AI,政务服务重构数智化路径
人工智能·华为云·政务·deepseek
自由鬼2 小时前
开源AI开发工具:OpenAI Codex CLI
人工智能·ai·开源·软件构建·开源软件·个人开发
生信碱移2 小时前
大语言模型时代,单细胞注释也需要集思广益(mLLMCelltype)
人工智能·经验分享·深度学习·语言模型·自然语言处理·数据挖掘·数据可视化