关键词bayesian personalized ranking
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- SimCE：简化协同过滤中的交叉熵损失
学习目标对协同过滤系统至关重要，贝叶斯个性化排名（BPR）损失广泛用于学习信息丰富的骨干。然而，BPR 往往收敛较慢且局部最优解不理想，部分原因是因为它仅考虑每个正样本一个负样本，忽视了其他未观察到项目的潜在影响。为了解决这个问题，最近提出 - 推荐系统中硬负采样背后的理论
本文探讨了利用 Hard Negative Sampling（HNS）进行大规模数据训练推荐模型的效果机制，分别从 HNS 在 Bayesian Personalized Ranking（BPR）中的应用、One-way Partial A - 去偏见的隐性反馈可解释的成对排名
本文针对 Bayesian Personalized Ranking 模型的黑箱模型、暴露偏差等两个局限进行改进，提出一种新的可解释且公平的推荐模型 Explainable Bayesian Personalized Ranking，并在三 - 捷足先登：时尚电商中销售前预测回报
本文提出了一种基于深度神经网络和贝叶斯个性化排名的新方法，利用产品嵌入和 skip-gram 模型来捕捉用户的口味、隐含特征和身体形状以预测退货可能性，进行了一些实时实验以减少时装电子商务平台的总退货量。
- KDD用于序列推荐的分层门控网络
该研究提出了一种分层门控网络（HGN），与贝叶斯个性化排名（BPR）相结合，用于捕捉长期和短期用户兴趣，实现顶部 N 的顺序推荐，并通过五个真实的数据集进行了广泛评估。
- WWW频谱增强的成对学习排序
通过使用超图结构的波谱特征来模拟用户的偏好和商品的特性，并将其结合到矩阵分解模型中来增强推荐系统的性能，并且使用波谱特征来优化贝叶斯个性化排序，以丰富用于无显示反馈数据中的正样本。
- 利用观察数据优化贝叶斯个性化排名的采样器设计
该研究提出了针对电子商务领域的负采样算法，使用用户的附加反馈来优化商品推荐模型，在两个真实数据集中相对于基础模型有着 37.03％和 16.40％的提升，同时采用了适合学习过程的用户定向加权策略，有针对性地调整商品排序，避免了不必要的负样本