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 2025-06-30 10:16:26 发布
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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。

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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

推荐系统中常用的损失函数
QromMatlab的博客
09-22 561
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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