惠州博罗建设局网站,怎么在百度做宣传广告,wordpress的开发文档下载,网站地图怎么上传一、BPRloss#xff08;Bayesian Personalized Ranking loss#xff09;是一种用于推荐系统中的损失函数#xff0c;用于衡量预测的排序与真实的用户行为排序之间的差异。BPRloss的计算过程如下#xff1a; 输入#xff1a;BPRloss的输入包括用户u、物品i和物品j#xff…一、BPRlossBayesian Personalized Ranking loss是一种用于推荐系统中的损失函数用于衡量预测的排序与真实的用户行为排序之间的差异。BPRloss的计算过程如下 输入BPRloss的输入包括用户u、物品i和物品j表示用户u对物品i和物品j的偏好以及一个表示用户u的潜在因子向量表示。 预测得分计算首先通过计算用户u对物品i和物品j的预测得分来衡量用户对物品的偏好程度。预测得分是通过用户u的潜在因子向量和物品i、物品j的潜在因子向量之间的内积得到的即score(u,i) pu • qi和score(u,j) pu • qj。 损失计算接下来使用BPRloss来计算预测得分的排序损失。BPRloss的目标是最大化用户对真实物品(i)的偏好得分与对负样本物品(j)的偏好得分之间的差异。具体地BPRloss定义为负对数似然损失函数即L -log σ(score(u,i) - score(u,j))其中σ(x)表示Sigmoid函数将x映射到(0,1)之间。 参数更新在训练过程中使用梯度下降法来最小化BPRloss。即通过计算BPRloss对用户u和物品i、物品j的潜在因子向量的偏导数来更新这些潜在因子的数值。梯度的计算涉及BPRloss对得分的偏导数以及得分对潜在因子的偏导数。具体的梯度计算公式可以参考相关论文。
通过最小化BPRloss推荐系统可以学习到一组潜在因子向量从而对用户的偏好进行准确预测和排序。这样在给定用户和物品的情况下推荐系统可以根据得分来推荐合适的物品给用户。
二、EmblossEmbedding Loss是一种用于推荐系统中的损失函数用于衡量预测的向量表示embedding与真实的用户行为之间的差异。Embloss的计算过程如下 输入Embloss的输入通常包括用户u、物品i和用户对物品i的反馈如评分、点击等以及表示用户和物品的向量表示。 预测得分计算首先通过计算用户u和物品i的预测得分来衡量用户对物品的偏好程度。预测得分是通过用户u的向量表示和物品i的向量表示之间的相似度得到的可以使用内积、余弦相似度等方式计算。 损失计算接下来使用Embloss来计算预测得分与真实用户行为之间的差异。具体的损失函数取决于用户行为的类型。例如对于评分预测任务常用的Embloss函数是均方误差损失Mean Square ErrorMSE即L (rating(u,i) - score(u,i))^2其中rating(u,i)表示用户u对物品i的真实评分。 参数更新在训练过程中使用梯度下降法来最小化Embloss。具体地通过计算Embloss对用户u和物品i的向量表示的偏导数来更新这些向量的数值。梯度的计算涉及Embloss对预测得分的偏导数以及预测得分对向量表示的偏导数。
通过最小化Embloss推荐系统可以学习到一组向量表示从而能够准确地预测用户的行为。这样在给定用户和物品的情况下推荐系统可以根据预测得分来推荐合适的物品给用户。
三、在推荐系统中Cross Entropy Loss交叉熵损失是一种用于分类任务的损失函数用于衡量预测的概率分布与真实标签之间的差异。具体计算过程如下 输入Cross Entropy Loss的输入通常包括用户u、物品i和用户对物品i的反馈如评分、点击等以及表示用户和物品的向量表示。 预测概率计算首先通过计算用户u对物品i属于每个类别的概率分布来衡量用户对物品的偏好程度。这些概率可以通过用户u的向量表示和物品i的向量表示之间的相似度通过一个softmax函数计算得到。 真实标签编码根据用户对物品的反馈将其转化为真实标签。例如对于点击预测任务可以将点击事件编码为1未点击编码为0。 损失计算使用Cross Entropy Loss来计算预测的概率分布与真实标签之间的差异。具体的损失函数可以表示为L -Σ(y * log(p))其中y是真实标签的编码p是预测的概率分布。 参数更新在训练过程中使用梯度下降法来最小化Cross Entropy Loss。具体地通过计算Cross Entropy Loss对用户u和物品i的向量表示的偏导数来更新这些向量的数值。梯度的计算涉及Cross Entropy Loss对预测概率的偏导数以及预测概率对向量表示的偏导数。
通过最小化Cross Entropy Loss推荐系统可以学习到一组向量表示从而能够准确地预测用户的行为。这样在给定用户和物品的情况下推荐系统可以根据预测的概率分布来推荐合适的物品给用户。
