几种推荐系统领域解决排序问题的损失函数

最新推荐文章于 2025-07-21 04:53:48 发布
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分类专栏： 机器学习
博客介绍了loss的公式为误差加正则，列举了多种Loss Term，如0 - 1 loss、Hinge、Log、Squared loss、Exponential loss等，还介绍了top1 loss这种启发式组合损失函数，由两部分组成，以及BPR loss，其目标是使正样本与负样本之差尽可能最大。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

loss=误差+正则

http://www.cnblogs.com/rocketfan/p/4083821.html

1.1 Loss Term

  • Gold Standard (ideal case)：0-1 loss, 记录分类错误的次数
  • Hinge (SVM, soft margin)
  • Log (logistic regression, cross entropy error)
  • Squared loss (linear regression)
  • Exponential loss (Boosting)

 

top1 loss:

这是一种启发式的组合损失函数，由两个部分组成：第一部分旨在将目标分数提升到样本分数以上，而第二部分则将负样本的分数降低到零。第二部分其实就是一个正则项，但是并没有直接约束权重，它惩罚了负样本的得分。因为所有的物品都有可能作为某一个用户的负样本。具体公式如下

在这里插入图片描述

这里j对应负样本（未观测到的），i对应正样本

BPR loss:使正样本与负样本之差尽可能最大

在这里插入图片描述

推荐系统中常用损失函数
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04-07 2154
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在推荐系统中，损失函数是评估推荐算法性能的重要指标之一。损失函数用于衡量模型预测结果与实际观测值之间的差异，进而指导模型参数的优化过程。下面将介绍几种在推荐系统中常用的损失函数，并提供相应的源代码。以上是推荐系统中常用的几种损失函数，通过选择适当的损失函数并结合合适的优化算法，可以提高推荐系统的性能和准确度。在实际应用中，还可以根据具体问题的特点选择或设计适合的损失函数来优化推荐算法的效果。
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一文读懂什么是逻辑回归
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推荐系统领域的两个问题：Raking 和 Rating。对于排序问题来讲，最常见的就是Top-N推荐；评分预测问题包含很多种，这里就不做详细介绍。不同的问题会对应不同的损失函数，下面介绍几种推荐系统领域解决排序问题的几种损失函数。 ...
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最近在基于对比学习做实验，github有许多实现，虽然直接套用即可，但是细看之下，损失函数部分甚是疑惑，故学习并记录于此。关于对比学习的内容网络上已经有很多内容了，因此不再赘述。本文重在对InfoNCE的两种实现方式的记录。
程序员那些必须掌握的排序算法(上)
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现在的IT行业并不像以前那么好混了，从业人员过多，导致初级程序员过剩，这也间接导致了公司的招聘门槛越来越高，要求程序员掌握的知识也越来越多。 算法也是一个争论了很久的话题，程序员到底该不该掌握算法？不同的人有不同的答案，而事实上，很多公司都对算法有一定的要求，有些公司直接在面试的时候便会要求面试者手写算法题。这就对程序员的技术要求产生了很大的考验，所以面对如今的大环境，我们必须掌握算法，才能在今后...
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Kaiyuan_sjtu的博客
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ZLPR损失函数中文名称
03-14
### ZLPR损失函数的相关介绍 ZLPR损失函数的全称为 **零正则化分层感知机损失函数** (Zero-Regularized Layered Perceptron Ranking Loss Function)，其主要应用于深度学习中的层次结构分类问题以及排序任务。以下是关于该损失函数的具体描述： #### 1. 中文名称 ZLPR损失函数的中文名称为 **零正则化分层感知机排名损失函数**。 #### 2. 定义 ZLPR损失函数是一种专门设计用于处理多标签分类或多类别分类场景下的损失函数，尤其适用于具有层次关系的数据集。它通过引入零正则化的概念来减少模型过拟合的风险，并增强泛化能力[^4]。 具体而言，ZLPR损失函数的目标是在保持预测准确性的同时，最小化不同层级之间错误分配的概率。它的形式通常如下所示： ```python def zlpr_loss(y_true, y_pred): """ 计算ZLPR损失函数 参数: y_true: 真实标签向量 y_pred: 预测概率分布 返回: 损失值 """ regularization_term = tf.reduce_sum(tf.abs(y_pred)) # 零正则化项 ranking_penalty = tf.reduce_mean((y_true - y_pred)**2) # 排序惩罚项 loss = regularization_term + ranking_penalty return loss ``` 上述代码展示了如何实现ZLPR损失函数的核心部分，其中`regularization_term`表示零正则化项，旨在抑制不必要的权重增长；而`ranking_penalty`代表排序惩罚项，衡量预测值与真实值之间的差距。 #### 3. 应用领域 ZLPR损失函数广泛应用于以下几个方面： - 层次分类：当数据存在自然的层次结构时（如生物分类学），ZLPR能够有效捕捉这种结构并提升性能。 - 多标签分类：在面对多个可能标签的情况下，ZLPR可以通过调整各标签间的相对重要性来改善整体表现。 - 排序任务：例如搜索引擎结果排序或推荐系统中物品优先级排列等问题均可受益于此类损失函数的设计理念。 #### 4. 特点分析 相比传统的交叉熵或其他常见损失函数，ZLPR具备以下优势特点： - 更强的鲁棒性：由于加入了零正则化机制，因此即使面临噪声干扰较大的情况也能维持较好的稳定性； - 明确考虑了类间依赖关系：这使得它特别适合解决那些内部存在复杂关联性的大规模分类难题； - 可扩展性强：可以根据实际需求灵活修改各项系数比例以适应不同的应用场景[^5]。 --- ###
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