BPR损失函数

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存在的，例如用户的浏览、购买或点击行为。与显式反馈数据（例如用户的评分）相比，隐式反馈数据更加稀疏和难以解释。因此，推荐系统需要开发出适合隐式反馈数据的模型和算法来推荐物品。

BPR损失函数就是为解决隐式反馈数据下的推荐问题而提出的。它的基本思想是：给定一个用户和两个物品，模型需要将用户更喜欢的物品排在用户更不喜欢的物品之前，从而学习到用户的个性化偏好。

与其他推荐算法相比，BPR具有较好的性能和可扩展性，并且可以处理大规模的隐式反馈数据。因此，BPR损失函数在学术界和工业界都得到了广泛的应用。

  [1].BPR损失函数介绍