BPR算法与大模型的“梦幻联动”：如何让推荐系统更懂你？

三猫

发布于 2025-11-28 19:24:49

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导读：在当今数字化时代，推荐系统已成为各大互联网平台的核心竞争力之一。随着大模型技术的兴起，推荐系统的发展也迎来了新的机遇。本文将深入探讨贝叶斯个性化排序（BPR）算法，结合大模型技术，如何优化推荐系统并实现引流

BPR算法：推荐系统中的“老朋友”

BPR（Bayesian Personalized Ranking）是一种经典的个性化排序算法，专注于优化用户对物品的偏好排序，而不是单纯预测评分。它通过用户对物品的相对偏好（比如用户u更喜欢物品i而不是物品j）来建模，能够更精准地捕捉用户的个性化需求。其核心优势在于：

个性化排序优化：BPR通过用户对物品的相对偏好建模，能够更精准地为用户推荐他们可能感兴趣的内容。
强大的泛化能力：无论是电商、音乐还是新闻推荐，BPR都能轻松应对，适应多种推荐场景。
高效的学习机制：随机梯度下降（SGD）优化让BPR在大规模数据上快速收敛，适合工业级应用。

BPR算法原理

BPR 是一种基于矩阵分解的个性化排序算法，与传统的矩阵分解方法（如 FunkSVD）不同，BPR 的训练数据是一个三元组 <u, i, j>，表示用户 u 对物品 i 的偏好高于物品j。BPR 的目标是最大化用户对物品的偏好排序概率。假设用户集合为 U，物品集合为 I，用户 u 对物品 i 的偏好可以通过以下公式表示：

其中，wu是用户 u 的隐向量，hi是物品 i 的隐向量。通过矩阵分解，将用户-物品评分矩阵分解为用户矩阵 W 和物品矩阵 H，满足：

对于每个用户 u，算法需要优化的目标是最大化用户对物品 i 的偏好高于物品 j 的概率，即：

其中，σ 是 Sigmoid 函数，λ 是正则化参数。

BPR训练过程

BPR 的训练过程是通过随机梯度下降（SGD）优化上述目标函数。具体步骤如下：

初始化：随机初始化用户矩阵 W 和物品矩阵 H。
采样：随机选择一个用户 u，从用户 u 的交互物品中随机选择一个物品 i，从用户 u 未交互的物品中随机选择一个物品 j。
更新：计算用户 u 对物品 i 和 j 的偏好差值，并根据梯度更新 W 和 H：

收敛：重复上述步骤，直到 W 和 H 收敛。

python代码

import random
from collections import defaultdict
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score

class BPR:
    def __init__(self, user_count, item_count, latent_factors, lr, reg, train_count, train_data_path, test_data_path):
        self.user_count = user_count
        self.item_count = item_count
        self.latent_factors = latent_factors
        self.lr = lr
        self.reg = reg
        self.train_count = train_count
        self.train_data_path = train_data_path
        self.test_data_path = test_data_path
        self.U = np.random.rand(user_count, latent_factors) * 0.01
        self.V = np.random.rand(item_count, latent_factors) * 0.01
        self.test_data = np.zeros((user_count, item_count))

    def load_data(self, path):
        user_ratings = defaultdict(set)
        with open(path, 'r') as f:
            for line in f.readlines():
                u, i = line.split()
                user_ratings[int(u)].add(int(i))
        return user_ratings

    def train(self, user_ratings_train):
        for epoch in range(self.train_count):
            u = random.randint(1, self.user_count)
            if u not in user_ratings_train:
                continue
            i = random.sample(user_ratings_train[u], 1)[0]
            j = random.randint(1, self.item_count)
            while j in user_ratings_train[u]:
                j = random.randint(1, self.item_count)
            u, i, j = u - 1, i - 1, j - 1
            r_ui = np.dot(self.U[u], self.V[i].T)
            r_uj = np.dot(self.U[u], self.V[j].T)
            r_uij = r_ui - r_uj
            loss_func = -1.0 / (1 + np.exp(r_uij))
            self.U[u] += -self.lr * (loss_func * (self.V[i] - self.V[j]) + self.reg * self.U[u])
            self.V[i] += -self.lr * (loss_func * self.U[u] + self.reg * self.V[i])
            self.V[j] += -self.lr * (loss_func * (-self.U[u]) + self.reg * self.V[j])
            if epoch % 1000 == 0:
                print(f"Epoch {epoch}: Loss = {-loss_func}")

    def predict(self, user, item):
        return np.dot(user, item.T)

    def main(self):
        user_ratings_train = self.load_data(self.train_data_path)
        self.load_test_data(self.test_data_path)
        self.train(user_ratings_train)
        predict_matrix = self.predict(self.U, self.V)
        auc_score = roc_auc_score(self.test_data.flatten(), predict_matrix.flatten())
        print(f"AUC Score: {auc_score:.4f}")
        self.show_recommendations(user_ratings_train)

    def show_recommendations(self, user_ratings_train):
        print("\nRecommendations for some users:")
        for u in range(1, 6):  # Show recommendations for the first 5 users
            if u not in user_ratings_train:
                continue
            user_vector = self.U[u - 1]
            scores = np.dot(user_vector, self.V.T)
            top_items = np.argsort(-scores)[:5]  # Get top 5 recommendations
            print(f"User {u}: Recommended items {top_items + 1}")

if __name__ == '__main__':
    bpr = BPR(user_count=943, item_count=1682, latent_factors=20, lr=0.01, reg=0.01, train_count=10000, train_data_path='train.txt', test_data_path='test.txt')
    bpr.main()

结果示例如下：