推荐系统中常用的损失函数及源代码实现

推荐系统是一种重要的信息过滤技术，它根据用户的历史行为和个人喜好，为他们提供个性化的推荐内容。而在推荐系统的算法设计中，损失函数扮演了非常关键的角色，用于衡量预测结果与真实标签之间的误差。本文将介绍几种常用的推荐系统中常用的损失函数，同时给出相应的源代码实现。

一、均方误差（Mean Square Error，MSE）
均方误差是最常见且经典的损失函数之一，在推荐系统中也被广泛使用。均方误差通过计算预测值与真实标签值之间的差异平方的平均值来衡量误差的大小。其数学表达式如下：

[ MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (r_i - \hat{r_i})^2 ]

其中，(r_i) 表示真实标签值，(\hat{r_i}) 表示预测值，(n) 表示样本数量。在推荐系统中，可以将 (r_i) 视为用户对某个物品的实际评分，(\hat{r_i}) 视为推荐算法给出的该物品的评分预测值。

下面是使用 Python 实现均方误差的源代码：

import numpy as np

def mse