BPR:个性化排名推荐系统原理以及python实现

一、BPR模型概念

BPR(Bayesian Personalized Ranking)推荐模型是基于贝叶斯后验优化的个性化排序算法。从user-iem矩阵训练出多个矩阵，而且一个矩阵表示一个用户的item偏好情况来获得用对多个item的偏好关系的推荐系统。本身不优化用户对物品的评分，只是借由评分来优化用户对物品的排序。
BPR是目前主流的利用基于物品对的协同过滤技术解决OCCF问题的算法之 。
BPR的核心是针对两个物品的相对偏好排序进行建模。最终为每个用户计算其对没有过行为物品的偏好排序，从而进行个性化推荐。
由此，训练集$D_s$可以构建为：$U\ast I\ast I$,$D_s$是三元组$(u,i,j)$的集合。

二、BPR模型特点

1、强调个性化推荐，个性化物品偏好排名
2、用后验概率优化个性化推荐的排序
3、基于梯度下降的learnBPR极大化BPR-OPT
4、一般的推荐算法强调用户对项目的打分，只存在用户和单个项目的关系，不去考虑两个项目对用户的影响力，而BPR模型从$u,i,$