在推荐系统的实现中，几乎总会遇到从较多候选集中为用户选取特定的少数几个物品进行推荐，这本质上是一个Ranking问题。
BPR Loss是用得比较多的一种Raking Loss，它是基于Bayesian Personalized Ranking。
BPR Loss 的思想很简单，就是让正样本和负样本的得分之差尽可能达到最大。具体公式如下：
在推荐系统的实现中，几乎总会遇到从较多候选集中为用户选取特定的少数几个物品进行推荐，这本质上是一个Ranking问题。
BPR Loss是用得比较多的一种Raking Loss，它是基于Bayesian Personalized Ranking。
BPR Loss 的思想很简单，就是让正样本和负样本的得分之差尽可能达到最大。具体公式如下：
