个性化商品推荐算法：基于BPR算法的实现

最新推荐文章于 2024-05-16 22:44:07 发布
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本文探讨了BPR（Bayesian Personalized Ranking）算法在个性化商品推荐中的应用，介绍了如何利用该算法进行协同过滤，通过用户和商品的隐向量表示学习用户偏好。内容包括数据准备，如构建用户-商品交互数据矩阵，以及模型构建，如使用SVD或ALS进行矩阵分解。BPR算法旨在提升用户满意度和购买转化率。

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商品推荐系统在电子商务领域中扮演着至关重要的角色。个性化商品推荐能够帮助用户发现他们可能感兴趣的商品，提高用户满意度和购买转化率。本文将介绍基于BPR（Bayesian Personalized Ranking）算法的个性化商品推荐方法，并提供相应的代码和数据。

BPR算法是一种经典的协同过滤算法，它通过学习用户的偏好模型来进行个性化推荐。该算法基于隐因子模型，假设用户对商品的偏好可以由用户和商品的隐向量表示，并通过最大化用户对已购商品的偏好来训练模型。下面将介绍BPR算法的实现步骤。

  1. 数据准备
    首先，我们需要准备用户和商品的交互数据。通常，这些数据可以表示为用户-商品对的集合，每个用户对应于他们已购买或评级过的商品。我们可以使用一个二维矩阵来表示这些交互数据，其中行表示用户，列表示商品，矩阵中的元素表示用户对商品的评分或购买次数等信息。

  2. 模型构建
    BPR算法使用隐因子模型来表示用户和商品的特征向量。我们可以使用矩阵分解方法，如SVD（奇异值分解）或ALS（交替最

实战七：基于BPR算法实现个性化排名推荐 代码+数据
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weixin_43907580的博客
09-29 356
1 介绍 根据已有的用户对item的评分， 来推荐下一个时间用户可能喜欢的items。 2 Pre-processing 只保存用户对item的评分为4 或者 5 的， 将这一类统一设置为1 ， 其他所有的评分为1 2 3的或者unobserved全部设置为0 3 算法思想 利用两个矩阵， 用户embedding矩阵 U ， 物品embedding矩阵V， 预测的规则是： bib_ibi​表示items的bias ， 值越高表示物品越受欢迎 找到 一个pair （u， i），表示的含义是用户u对it
推荐系统经典-BPR算法
Data _designer
05-12 1343
理论：其实就是追求参数的最大后验概率 数据集：movie_len的格式 import numpy as np import pandas as pd import scipy.sparse as sp import torch.utils.data as data import torch import torch.nn as nn import os import time dataset = 'ml-1m' main_path = './Data/' train_rating = main_p
推荐系统（BPR）
qq_43390809的博客
08-28 1334
BPR是基于用户的隐式反馈，为用户提供物品的推荐，并且直接对排序进行优化。 形式定义 UUU：user集合； III ：item集合； SSS：用户的隐式反馈 如下图所示，只要用户对某个物品产生过行为，就标记为+，未观察到的数据（即用户没有产生行为的数据）标记为?. iii>u_uu​jjj表示用户uuu在物品iii和物品jjj之间更偏向于物品iii III+^++u_uu​={iii∈∈∈III:::(uuu,iii)∈∈∈SSS}代表了用户uuu产生过行为的物品集合 UUU+^++i_ii​=.
推荐系统 | 重排序 —— 贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, BPR)
也许有一天我们再相逢 睁开眼睛看清楚 我才是英雄！
03-17 2328
1.“排序推荐算法”分类 2.贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, BPR) 2.1.应用场景 传统的近邻协同过滤推荐算法的核心思想是基于现有“用户-商品评分矩阵”计算用户之间的相似度，并通过评分预测公式对整个矩阵中的缺失评分进行预测，并依据评分的高低对用户进行推荐，实践证明使用起来也很有效。但是，在千万级别的商品中用户感兴趣的商品仅仅是个位数...
人工智能-项目实践-推荐算法-基于implicit库的常用协同过滤推荐算法实现（ALS\BPR\Logistic Matrix）
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BPR贝叶斯个性化推荐算法-推荐系统基础算法（含python代码实现以及详细例子讲解）.zip
02-10
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【推荐系统入门到项目实战】（七）：隐式反馈与贝叶斯个性化排序模型（BPR）
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到目前为止，我们对`基于模型的`推荐系统的讨论集中在使用基于均方误差的目标来预测真实价值的结果，例如评分预测。也就是说，我们已经根据相应的回归方法描述了基于模型的推荐。正如我们在考虑点击、购买或评分数据时为基于邻域的推荐开发了单独的方法一样，在这里我们考虑如何调整基于回归的方法来处理二元结果（例如点击和购买）。很自然的，我们可能会想象我们可以调整我们基于回归的方法来处理二元结果，就像logistic回归那样。也就是说，我们可以将模型输出传递给激活函数，这样正交互（positive intersection）
贝叶斯个性化推荐（BPR）
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贝叶斯推荐算法的解释对应文章二级目录三级目录 对应文章 文章链接放在下面： 刘建平贝叶斯详解 二级目录 三级目录
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U代表所有用户user集合；I代表所有物品item集合；S代表所有用户的隐式反馈。可知，𝑆⊆𝑈×𝐼。，所有样本构成了S。那些为观察到的数据（即用户没有产生行为的数据）标记为？。因为是基于贝叶斯的 Pairwise 方法，BPR 有两个基本假设一是每个用户之间的偏好行为相互独立，即用户u在商品i和j之间的偏好和其他用户无关。二是同一用户对不同物品的偏序相互独立，也就是用户u在商品i和j之间的偏好和其他的商品无关。
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BPR中使用的训练集是一个三元组,他的意思是说对于用户u来说物品i的排名要比j靠前，也可以用 i >u j 来表示。反对称性：如果两个物品之间的排序关系的位置可以调换，那么他们是同一间物品。传递性：如果用户u喜欢i大于j并且喜欢j大于k那么用户u喜欢i大于k。完整性：对于两个不同的物品一定存在排序关系.。
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贝叶斯个性化排序（BPR） 一、问题导入 在很多推荐场景中，我们都是基于现有的用户和商品之间的一些数据，得到用户对所有商品的评分，选择高分的商品推荐给用户，这是矩阵分解之类算法的做法，使用起来也很有效。但是在有些推荐场景中，我们是为了在千万级别的商品中推荐个位数的商品给用户，此时，我们更关心的是用户来说，哪些极少数商品在用户心中有更高的优先级，也就是排序更靠前。也就是说，我们需要一个排序算法，这个算法可以把每个用户对应的所有商品按喜好排序。BPR就是这样的一个我们需要的排序算法。一个更朴素的思想就是用户交互
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